Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Multitasking dengan Menggunakan Nvidia Cuda T1 622009010 BAB V
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN PENGEMBANGAN
Pada bab ini akan dijabarkan kesimpulan yang didapatkan selama perngerjaan
skripsi yang meliputi perancangan, realisasi, dan pengujian. Pada bab ini juga akan
dipaparkan beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk pengembangan skripsi ini.
5.1.
Kesimpulan
Berdasarkan perancangan, realisasi , dan pengujian skripsi didapat beberapa
kesimpulan yaitu :
1. Implementasi input data bilangan integer dan floating point, berpengaruh terhadap
proses waktu yang dibutuhkan. Karena pada pemrosesan float, pemetaan data CPU
ke memory membutuhkan bit yang lebih panjang dari pemrosesan integer.
2. Pemrosesan paralel dengan menggunakan CUDA pada implementasi algoritma
perkalian matriks dan eliminasi linier dengan data 5000 x 5000 membutuhkan
waktu pemrosesan 0,0024 detik dibandingkan dengan metode cluster atau single
computing, yang membutuhkan waktu pemrosesan lebih dari 3.183,011 detik.
3. Pemrosesan CUDA pada implementasi algoritma sorting dan binary search dengan
input berjumlah 9.000.000 membutuhkan waktu 0,08 detik, berbeda dengan
menggunakan single computing atau cluster computing yang membutuhkan waktu
pemrosesan lebih dari 13.000 detik.
4. CUDA memiliki waktu pemrosesan lebih sedikit dibandingkan dengan metode
komputasi single computing atau cluster computing dengan jumlah data yang sama.
5. Proses perhitungan teori kompleksitas waktu dan pengujian menggunakan CPU
menghasilkan waktu yang hampr sama. Perbedaan waktu yang dihasilkan di
karenakan spesifikasi dari CPU yang memiliki clock speed dan cache. Arsitektur
pada GPU dan cara pemrosesannya yang paralel menghasilkan waktu yang jauh
berbeda dengan implementasi kompleksitas waktu, pada perkalian matriks yang
memiliki kompleksitas waktu 103.744 ms, GPU hanya membutuhkan waktu
0,002464 ms.
42
5.2.
Saran Pengembangan
Beberapa saran yang penulis dapat berikan untuk pengembangan skripsi ini adalah
sebegai berikut :
1. Meningkatkan jumlah data yang diujikan pada system.
2. Implementasi pada aplikasi berbasis 3D untuk pengujian pada CUDA
43
KESIMPULAN DAN SARAN PENGEMBANGAN
Pada bab ini akan dijabarkan kesimpulan yang didapatkan selama perngerjaan
skripsi yang meliputi perancangan, realisasi, dan pengujian. Pada bab ini juga akan
dipaparkan beberapa saran yang dapat dipertimbangkan untuk pengembangan skripsi ini.
5.1.
Kesimpulan
Berdasarkan perancangan, realisasi , dan pengujian skripsi didapat beberapa
kesimpulan yaitu :
1. Implementasi input data bilangan integer dan floating point, berpengaruh terhadap
proses waktu yang dibutuhkan. Karena pada pemrosesan float, pemetaan data CPU
ke memory membutuhkan bit yang lebih panjang dari pemrosesan integer.
2. Pemrosesan paralel dengan menggunakan CUDA pada implementasi algoritma
perkalian matriks dan eliminasi linier dengan data 5000 x 5000 membutuhkan
waktu pemrosesan 0,0024 detik dibandingkan dengan metode cluster atau single
computing, yang membutuhkan waktu pemrosesan lebih dari 3.183,011 detik.
3. Pemrosesan CUDA pada implementasi algoritma sorting dan binary search dengan
input berjumlah 9.000.000 membutuhkan waktu 0,08 detik, berbeda dengan
menggunakan single computing atau cluster computing yang membutuhkan waktu
pemrosesan lebih dari 13.000 detik.
4. CUDA memiliki waktu pemrosesan lebih sedikit dibandingkan dengan metode
komputasi single computing atau cluster computing dengan jumlah data yang sama.
5. Proses perhitungan teori kompleksitas waktu dan pengujian menggunakan CPU
menghasilkan waktu yang hampr sama. Perbedaan waktu yang dihasilkan di
karenakan spesifikasi dari CPU yang memiliki clock speed dan cache. Arsitektur
pada GPU dan cara pemrosesannya yang paralel menghasilkan waktu yang jauh
berbeda dengan implementasi kompleksitas waktu, pada perkalian matriks yang
memiliki kompleksitas waktu 103.744 ms, GPU hanya membutuhkan waktu
0,002464 ms.
42
5.2.
Saran Pengembangan
Beberapa saran yang penulis dapat berikan untuk pengembangan skripsi ini adalah
sebegai berikut :
1. Meningkatkan jumlah data yang diujikan pada system.
2. Implementasi pada aplikasi berbasis 3D untuk pengujian pada CUDA
43