Rabu, 12 Juni 2013

Build Gladiator level 60 Dragon Nest

Disini saya akan mencoba memberikan skill build yang menurut saya bagus untuk PVP pada saat level 60 cap keluar.

Warrior skill build :





Saya memilih untuk menaikkan skill rising slash sampai level 11 karena menurut saya skill circle break sulit digunakan dan mudah di cancel saat PVP. Selain itu dalam PVP rising slash jauh lebih berguna untuk mengangkat lawan dibandingkan circle break.

Sword Master skill build :


Triple slash lv 11 : hanya syarat untuk mengambil skill trple slash EX
Forward Thrust lv 6 : saya ambil level 6 hanya untuk memberikan damage output yang lebih besar dibanding level 1.
Hacking Stance lv 11 : ini skill yang menguntungkan untuk pvp, terutama pada rule softban. Jika skill ini dicombo dengan luring slash/provoking slam, damage outputnya cukup bisa menyaingi skill whirlwind mercenary.
Frenzied Charge/Line Drive : skill ini bisa dibilang skill andalan para gladiator karena damage output yang besar jadi kita maksimalkan level skill ini.

Sisanya pada build SM ini tidak jauh dengan moonlord. Bedanya hanya saya mengambil sisi skill magic hanya sampai cyclone slash, itupun saya ambil hanya level 1. Karena cyclone slash sangat berguna dalam PVP selain untuk memancing lawan menggunakan aerial evasion, juga untuk menunggu skill kita selesai cooldown.

Gladiator build :


Saya memaksimalkan semua skill gladiator disini, karena dalam PVP sangat berguna, contohnya evasion slash. Pada evasion slash ini kita memiliki iframe dimana kita tidak menerima damage dari lawan dan damage output dari slashnya sendiri cukup besar. Yang kedua adalah finish attack, skill ini merupakan salah satu skill andalan gladiator dengan damage output yang besar walaupun skill ini termasuk mudah untuk dihindari.

Jika anda ingin mencoba skill buildnya sendiri anda bisa buka skill kalkulatornya di link berikut :


PARALLEL PROCESSING



Pemrosesan paralel (parallel processing) adalah penggunakan lebih dari satu CPU untuk menjalankan sebuah program secara simultan.
Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU yang digunakan. 

TUJUAN PARALLEL PROCESSING
Tujuan utama dari pemrosesan paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. 

PARALLEL PROCESSING
Komputasi paralel 

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan.
Biasanya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak.

Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi. 

Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI (Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).

Yang perlu diingat adalah komputasi paralel berbeda dengan multitasking. Pengertian multitasking adalah komputer dengan processor tunggal mengeksekusi beberapa tugas secara bersamaan. Walaupun beberapa orang yang bergelut di bidang sistem operasi beranggapan bahwa komputer tunggal tidak bisa melakukan beberapa pekerjaan sekaligus, melainkan proses penjadwalan yang berlakukan pada sistem operasi membuat komputer seperti mengerjakan tugas secara bersamaan. Sedangkan komputasi paralel sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa komputasi paralel menggunakan beberapa processor atau komputer. Selain itu komputasi paralel tidak menggunakan arsitektur Von Neumann.

Untuk lebih memperjelas lebih dalam mengenai perbedaan komputasi tunggal (menggunakan 1 processor) dengan komputasi paralel (menggunakan beberapa processor), maka kita harus mengetahui terlebih dahulu pengertian mengenai model dari komputasi. Ada 4 model komputasi yang digunakan, yaitu:
  • SIMD
  • SIMD
  • MISD
  • MIMD

SISD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Single Data adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SISD adalah UNIVAC1, IBM 360, CDC 7600, Cray 1 dan PDP 1.


SIMD

Yang merupakan singkatan dari Single Instruction, Multiple Data. SIMD menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).


MISD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Single Data. MISD menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.


MIMD

Yang merupakan singkatan dari Multiple Instruction, Multiple Data. MIMD menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

Singkatnya untuk perbedaan antara komputasi tunggal dengan komputasi paralel, bisa digambarkan pada gambar di bawah ini:

penyelesaian pada komputasi tunggal



penyelesaian pada komputasi parallel



Parallel processing ini juga termasuk komputasi modern. Karena processing seperti ini mulai dikembangkan seiring dengan berkembangnya teknologi komputer saat ini. 

Komentar :  Bisa kita lihat karena banyaknya CPU yang bekerja secara bersamaan, maka parallel processing akan jauh lebih cepat prosesnya dibandingkan dengan komputasi tunggal. Kekurangannya adalah mungkin biaya yang dibutuhkan lebih besar karena kita membutuhkan CPU yang lebih banyak dibanding komputasi tunggal.