Apa Perbedaan Antara Prosesor Vektor dan Skalar?

Perbedaan terbesar antara prosesor vektor dan skalar adalah berapa banyak item data yang ditangani masing-masing sekaligus. Pemrosesan komputer seringkali merupakan ilmu yang cukup rumit, dan memahami cara kerjanya pada tingkat teknis sering kali membutuhkan banyak pengetahuan dan keahlian. Namun, ketika berbicara tentang tipe pemrosesan dasar, seringkali lebih mudah untuk melihat sesuatu dengan lebih sederhana. Intinya, prosesor vektor mengumpulkan beberapa titik data, memproses masing-masing secara bergantian. Ini sering sangat bagus untuk tugas-tugas rumit yang dapat dipecah menjadi pekerjaan yang lebih kecil yang akan merespons instruksi serupa. Prosesor vektor efisien dalam hal menyelesaikan sesuatu, tetapi efisiensi ini dapat menyebabkan bagian lain dari sistem komputer berjalan lambat. Prosesor skalar, di sisi lain, biasanya hanya menangani satu pekerjaan pada satu waktu, dan bekerja berdasarkan basis point-to-point. Jenis prosesor ini biasanya tidak memengaruhi kecepatan mesin secara keseluruhan, tetapi bisa lebih lambat saat menyelesaikan pekerjaan yang lebih rumit. Keduanya penting untuk banyak sektor, dan beberapa komputer dan perangkat sebenarnya menggunakan keduanya secara bersamaan untuk memaksimalkan efisiensi.

Pentingnya Pemrosesan Komputer Secara Luas

Bagian dari komputer yang memungkinkannya berfungsi, setidaknya pada tingkat yang sangat luas, umumnya dikenal sebagai unit pemrosesan pusat (CPU). Unit ini melaksanakan instruksi dari berbagai program; ia menerima instruksi program, menerjemahkan instruksi tersebut, dan memecahnya menjadi bagian-bagian individu. Kemudian menjalankan instruksi tersebut dan melaporkan hasilnya, menuliskannya kembali ke memori sementara atau permanen perangkat. Prosesor biasanya diformat dari awal sebagai vektor atau skalar.

Dasar-dasar Skalar

Prosesor skalar adalah jenis prosesor yang paling dasar. Ini biasanya memproses hanya satu item pada satu waktu, biasanya bilangan bulat atau angka floating point. Angka floating point adalah angka yang terlalu besar atau kecil untuk diwakili oleh bilangan bulat. Menurut sistem skalar informasi pemesanan, setiap instruksi ditangani secara berurutan. Akibatnya, pemrosesan skalar dapat memakan waktu lama.

Bagaimana Prosesor Vektor Bekerja
Sebaliknya, prosesor vektor biasanya beroperasi pada array titik data. Ini berarti bahwa daripada menangani setiap item secara individual, beberapa item yang semuanya memiliki instruksi yang sama dapat diselesaikan sekaligus. Ini dapat menghemat waktu daripada pemrosesan skalar, tetapi juga menambah kerumitan sistem; ini dapat dan sering memperlambat fungsi lainnya. Pemrosesan vektor biasanya bekerja paling baik ketika ada sejumlah besar data yang akan diproses. Dalam hal ini, kelompok data dan kumpulan data individu dapat ditangani oleh satu instruksi.
Waktu Mulai
Prosesor vektor dan skalar juga berbeda dalam waktu startupnya. Prosesor vektor sering kali memerlukan startup komputer yang lama karena banyak tugas yang dilakukan. Prosesor skalar, di sisi lain, cenderung memulai komputer dalam waktu yang jauh lebih singkat karena hanya satu tugas yang dieksekusi.
Menggunakan Keduanya Bersama
Tidak semua sistem komputer harus menggunakan satu di atas yang lain, dan dalam pengaturan tertentu keduanya benar-benar bekerja bersama-sama. Prosesor superscalar adalah salah satu contohnya. Sistem ini mengambil elemen dari setiap jenis dan menggabungkannya untuk pemrosesan yang lebih cepat. Menggunakan paralelisme tingkat instruksi, pemrosesan superskalar dapat melakukan banyak operasi pada saat yang bersamaan. Hal ini memungkinkan CPU untuk bekerja pada tingkat yang jauh lebih cepat daripada prosesor skalar dasar, tanpa kerumitan tambahan dan batasan lain dari sistem vektor.
Akan tetapi, mungkin ada masalah dengan jenis prosesor ini, karena prosesor ini harus menentukan tugas mana yang dapat dilakukan secara paralel dan mana yang bergantung pada tugas lain yang diselesaikan terlebih dahulu. Kesalahan dalam penetapan data sering menyebabkan crash dan malfungsi lainnya.