Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Analisis Kinerja Komputasi Paralel Perkalian Matriks Pada Proses Perhitungan SVD Untuk Mendukung Peningkatan Performa Komputasi Aplikasi AMD-LSA
Rizky Gustinaldi Azhary (2018) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Pada saat ini kecepatan komputasi SVD yang dilakukan secara sekuensial di aplikasi AMD-LSA belum berada pada performa terbaiknya. Dalam rangka meningkatkan kinerja proses perhitungan SVD pada aplikasi AMD-LSA, diperlukan suatu mekanisme yang dapat menjadi solusi untuk mendapatkan perhitungan SVD yang lebih cepat. Oleh karena itu diharapkan penerapan komputasi paralel perkalian matriks pada proses perhitungan SVD di aplikasi AMD-LSA dapat menjadi solusi untuk masalah yang ada di aplikasi AMD-LSA. Untuk dapat menghasilkan solusi bagi permasalahan yang ada di aplikasi AMD-LSA, dilakukan analisis untuk mendapatkan jumlah efisien penggunaan elemen komputer ketika melakukan komputasi paralel perkalian matriks pada data matriks dalam besar ukuran tertentu. Setelah komposisi efisien penggunaan elemen komputer dalam melakukan komputasi paralel perkalian matriks didapatkan, akan dilakukan evaluasi yang membandingkan performa proses perhitungan SVD tanpa diterapkan komputasi paralel perkalian matriks dengan setelah diterapkan komputasi pararel perkalian matriks menggunakan komposisi efisien penggunaan jumlah elemen komputer. Hasil yang didapatkan adalah performa perhitungan SVD dengan diterapkan komputasi paralel perkalian matriks lebih baik dibandingkan dengan perhitungan SVD tanpa diterapkan komputasi paralel perkalian matriks. Pada akhirnya, penggunaan elemen komputer yang efisien dalam komputasi paralel perkalian matriks pada proses perhitungan SVD dibuktikan dapat mendukung peningkatan performa komputasi aplikasi AMD-LSA. Kata Kunci: komputasi paralel, perkalian matriks, SVD.
Ringkasan Alternatif
Currently SVD computation performance that performed sequentially in AMD-LSA application has not been on top form. In order to improve the performance of the SVD calculation on AMD-LSA application, we need a mechanism that can be a solution to get the faster SVD calculation. Therefore, the application of parallel computing matrix multiplication on SVD calculation process in AMD-LSA application is expected can be a solution to the existing problems in AMD-LSA application. To make a solution for the existing problems in AMD-LSA application, an analysis to get a number of efficient use of computer element when performing matrix multiplication parallel computing on large matrix data in a specific size has been carried out in this final project. After the composition of the efficient use of computer elements in parallel computing matrix multiplication is obtained, the evaluation will be conducted to compare the performance of the SVD calculation without parallel computing matrix multiplication is applied after application of parallel computing with matrix multiplication using efficient use of the number of elements composition computer. The results obtained are SVD computation performance with parallel matrix multiplication computation is better than SVD computation without parallel matrix multiplication computation. In the end, the efficient use of computer elements in parallel computing matrix multiplication on the SVD calculation can be proven to support an increasing performance of AMD-LSA application. Keywords: parallel computation, matrix multiplication, SVD.