Pengantar Komputasi Modern - Softskill ke 3

BIOINFORMATIKA

Bioinformatika adalah teknologi pengumpulan, penyimpanan, analisis, interpretasim penyebaran, dan aplikasi dari data-data biologi molekul. Perangkat utama bioinformatika adalah software dan didukung oleh kesediaan internet dan server World Wide Web (WWW). Dengan bioinformatika data-data yang dihasilkan dari proyek genom dapat disimpan dengan teratur dalam waktu yang singkat dengan tingkat akurasi yang tinggi serta sekaligus dianalisa dengan program-program yang dibuat untuk tujuan tertentu. Sebaliknya bioinformatika juga mempercepat penyelesaian proyek genom karena bioinformatika memberikan program-program yang diperlukan untuk proses pembacaan genom ini.

Dalam dunia kedokteran, keberhasilan proyek genom ini membuka kemungkinan luas untuk menengani berbagai penyakit genetik serta memprediksi resiko terkena penyakit genetik dan juga dapat digunakan untuk mengetahui respon tubuh terhadap obat sehingga efektivitas pengobatan bisa ditingkatkan. Karena bioinformatika merupakan suatu bidang interdisipliner, maka bioinformatika juga tidak bisa berdiri sendiri dan harus didukung oleh disiplin ilmu yang lain yang mengakibatkan saling bantu dan saling menunjang sehingga bermanfaat untuk kepentingan manusia. Bidang yang terkait dengan Bioinformatika  diantaranya adalah Biophysics, Computational Biology, Medical Informatics, Cheminformatics, Genomics, Mathematical Biology, Proteomics, Pharmacogenomics.

Sumber :

http://kambing.ui.ac.id/bebas/v06/Kuliah/SistemOperasi/2003/50/Bioinformatika.pdf

Pengantar Komputasi Modern - Softskill ke 2

Kinerja Komputasi dengan Paralel Processing

Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah suatu penggunaan lebih dari satu CPU untuk menjalankan suatu program secara simultan. Sedangkan komputasi paralel adalah suatu teknik melakukan suatu hal secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Untuk pemrogramanan paralel adalah suatu teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi suatu perintah atau operasi secara bersamaan baik dalam komputer dengan satu (prosesor tunggal) ataupun banyak (prosesor ganda dengan mesin paralel) CPU. Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa suatu komputasi. Dalam melakukan suatu hal secara bersamaan maka akan semakin banyak pekerjaan yang dapat terselesaikan. Pada komputasi paralel membutuhkan :

-            Algoritma

-            Bahasa pemrograman

-            Compiler

Paralel processing komputasi adalah suatu proses atau pekerjaan komputasi di komputer dengan memakai suatu bahasa pemrograman yang dijalankan secara paralel pada saat bersamaan. Secara umumnya komputasi paralel diperlukan untuk meningkatkan kecepatan komputasi bila dibandingkan dengan pemakaian komputasi pada komputer tunggal. Untuk proses pembagian pada proses komputasi tersebut dilakukan oleh suatu software yang betugas untuk mengatur komputasi dalam hal makalah ini akan digunakan Message Parsing Interface (MPI).

MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram membuat suatu aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. Proses yang akan dijalankan oleh suatu aplikasi dapat dibagi untuk dikirim ke masing-masing compute node yang selanjutnya compute node tersebut mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head node. Untuk merancang aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan - pertimbangan diantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas dieksekusi oleh prosesor.

MPI ini merupakan suatu standard yang dikembangkan untuk membuat suatu aplikasi pengirim pesan secara portable. Sebuah komputasi paralel terdiri dari sejumlah proses, dimana masing-masing bekerja pada beberapa data lokal. Setiap proses mempunyai variabel lokal, dan tidak ada mekanisme suatu proses yang bisa mengakses secara langsung memori yang lain. Pembagian data antar proses dilakukan dengan message passing, yaitu dengan mengirim dan menerima pesan antar proses. MPI menyediakan fungsi-fungsi untuk menukarkan antar pesan. Kegunaan MPI yang lain adalah :

1.        menulis kode paralel secara portable,

2.        mendapatkan performa yang tinggi dalam pemrograman paralel, dan

3.        menghadapi permasalahan yang melibatkan hubungan data irregular atau dinamis yang tidak begitu cocok dengan model data paralel.

Sumber : http://www.scribd.com/doc/32982265/Parallel-Processing