Nabil Maududi

• Ahmad Faiz (50412429)
• Nabil (55412193)

NAMA : NABIL

KELAS : 4IA12

NPM : 55412193

D. PENGANTAR THREAD PROGRAMMING

Dalam pemrograman komputer, sebuah thread adalah informasi terkait dengan penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan. Dari program point-of-view, sebuah thread adalah informasi yang dibutuhkan untuk melayani satu pengguna individu atau permintaan layanan tertentu. Jika beberapa pengguna menggunakan program atau permintaan bersamaan dari program lain yang sedang terjadi, thread yang dibuat dan dipelihara untuk masing-masing proses. Thread memungkinkan program untuk mengetahui user sedang masuk didalam program secara bergantian dan akan kembali masuk atas nama pengguna yang berbeda. Salah satu informasi thread disimpan dengan cara menyimpannya di daerah data khusus dan menempatkan alamat dari daerah data dalam register. Sistem operasi selalu menyimpan isi register saat program interrupted dan restores ketika memberikan program kontrol lagi.

Sebagian besar komputer hanya dapat mengeksekusi satu instruksi program pada satu waktu, tetapi karena mereka beroperasi begitu cepat, mereka muncul untuk menjalankan berbagai program dan melayani banyak pengguna secara bersamaan. Sistem operasi komputer memberikan setiap program "giliran" pada prosesnya, maka itu memerlukan untuk menunggu sementara program lain mendapat giliran. Masing-masing program dipandang oleh sistem operasi sebagai suatu tugas dimana sumber daya tertentu diidentifikasi dan terus berlangsung. Sistem operasi mengelola setiap program aplikasi dalam sistem PC (spreadsheet, pengolah kata, browser Web) sebagai tugas terpisah dan memungkinkan melihat dan mengontrol item pada daftar tugas. Jika program memulai permintaan I / O, seperti membaca file atau menulis ke printer, itu menciptakan thread. Data disimpan sebagai bagian dari thread yang memungkinkan program yang akan masuk kembali di tempat yang tepat pada saat operasi I / O selesai. Sementara itu, penggunaan bersamaan dari program diselenggarakan pada thread lainnya. Sebagian besar sistem operasi saat ini menyediakan dukungan untuk kedua multitasking dan multithreading. Mereka juga memungkinkan multithreading dalam proses program agar sistem tersebut disimpan dan menciptakan proses baru untuk setiap thread.

Static Threading

Teknik ini biasa digunakan untuk komputer dengan chip multiprocessors dan jenis komputer shared-memory lainnya. Teknik ini memungkinkan thread berbagi memori yang tersedia, menggunakan program counter dan mengeksekusi program secara independen. Sistem operasi menempatkan satu thread pada prosesor dan menukarnya dengan thread lain yang hendak menggunakan prosesor itu.

Mekanisme ini terhitung lambat, karenanya disebut dengan static. Selain itu teknik ini tidak mudah diterapkan dan rentan kesalahan. Alasannya, pembagian pekerjaan yang dinamis di antara thread-thread menyebabkan load balancing-nya cukup rumit. Untuk memudahkannya programmer harus menggunakan protocol komunikasi yang kompleks untuk menerapkan scheduler load balancing. Kondisi ini mendorong pemunculan concurrency platforms yang menyediakan layer untuk mengkoordinasi, menjadwalkan, dan mengelola sumberdaya komputasi paralel.

Sebagian platform dibangun sebagai runtime libraries atau sebuah bahasa pemrograman paralel lengkap dengan compiler dan pendukung runtime-nya.

Dynamic Multithreading

Teknik ini merupakan pengembangan dari teknik sebelumnya yang bertujuan untuk kemudahan karena dengannya programmer tidak harus pusing dengan protokol komunikasi, load balancing, dan kerumitan lain yang ada pada static threading. Concurrency platform ini menyediakan scheduler yang melakukan load balacing secara otomatis. Walaupun platformnya masih dalam pengembangan namun secara umum mendukung dua fitur : nested parallelism dan parallel loops. Nested parallelism memungkinkan sebuah subroutine di-spawned (ditelurkan dalam jumlah banyak seperti telur katak) sehingga program utama tetap berjalan sementara subroutine menghitung hasilnya. Sedangkan parallel loops seperti halnya fungsi for namun memungkinkan iterasi loop dilakukan secara bersamaan.

E. PENGANTAR MASSAGE PASSING DAN OPENMP

OpenMP (Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mendukung multi processing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model hibrida pemrograman paralel dapat dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP non-shared memory systems.

Sejarah OpenMP dimulai dari diterbitkannya API pertama untuk Fotran 1.0 pada Oktober 1997 oleh OpenMP Architecture Review Board (ARB). Oktober tahun berikutnya OpenMP Architecture Review Board (ARB) merilis standart C / C++. Pada tahun 2000 mengeluarkan versi 2.0 untuk fotran dan poda tahun 2002 dirilis versi 2.0 untuk C / C++. Pada tahun 2005 dirilis versi 2.5 yang merupakan pengabungan fotran, C, dan C++/ pada mei 2008 versi 3.0 yang terdapat didalmnya konsept tasks dan task construct.

OpenMP mengimplementasi multithreading. Bagian kode yang akan dijalankan secara parallel ditandai sesuai dengan Preprocessor directif sehingga akan membuat thread-thread sebelum dijalnkan. Setiap thread memiliki id yang di buat menggunakan fungsi (omp_get_thread_num() pada C/C++ dan OMP_GET_THREAD_NUM() pada Fortran). Secara default, setiap thread mengeksekusi kode secara parallel dan independent. "Work-sharing constructs" dapat dapat digunakan untuk membagi tugas antar thread sehingga setiap thread menjalankan sesuai bagian alokasi kodenya. Fungsi OpenMP berada pada file header yang berlabel “omp.h” di C / C++.

F. PENGANTAR PEMROGRAMAN CUDA GPU

Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.

penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.

CUDA merupakan teknologi anyar dari produsen kartu grafis Nvidia, dan mungkin belum banyak digunakan orang secara umum. Kartu grafis lebih banyak digunakan untuk menjalankan aplikasi game, namun dengan teknologi CUDA ini kartu grafis dapat digunakan lebih optimal ketika menjalankan sebuah software aplikasi. Fungsi kartu grafis Nvidia digunakan untuk membantu Processor (CPU) dalam melakukan kalkulasi dalam proses data.

CUDA merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture,didefinisikan sebagai sebuah arsitektur komputer parallel, dikembangkan oleh Nvidia. Teknologi ini dapat digunakan untuk menjalankan proses pengolahan gambar, video, rendering 3D, dan lain sebagainya. VGA – VGA dari Nvidia yang sudah menggunakan teknologi CUDA antara lain : Nvidia GeForce GTX 280, GTX 260,9800 GX2, 9800 GTX+,9800 GTX,9800 GT,9600 GSO, 9600 GT,9500 GT,9400 GT,9400 mGPU,9300 mGPU,8800 Ultra,8800 GTX,8800 GTS,8800 GT,8800 GS,8600 GTS,8600 GT,8500 GT,8400 GS, 8300 mGPU, 8200 mGPU, 8100 mGPU, dan seri sejenis untuk kelas mobile (VGA notebook).

Singkatnya, CUDA dapat memberikan proses dengan pendekatan bahasa C, sehingga programmer atau pengembang software dapat lebih cepat menyelesaikan perhitungan yang komplek. Bukan hanya aplikasi seperti teknologi ilmu pengetahuan yang spesifik. CUDA sekarang bisa dimanfaatkan untuk aplikasi multimedia. Misalnya meng-edit film dan melakukan filter gambar. Sebagai contoh dengan aplikasi multimedia, sudah mengunakan teknologi CUDA. Software TMPGenc 4.0 misalnya membuat aplikasi editing dengan mengambil sebagian proces dari GPU dan CPU. VGA yang dapat memanfaatkan CUDA hanya versi 8000 atau lebih tinggi.

Keuntungan dengan CUDA sebenarnya tidak luput dari teknologi aplikasi yang ada. CUDA akan mempercepat proses aplikasi tertentu, tetapi tidak semua aplikasi yang ada akan lebih cepat walaupun sudah mengunakan fitur CUDA. Hal ini tergantung seberapa cepat procesor yang digunakan, dan seberapa kuat sebuah GPU yang dipakai. Dan bagian terpenting adalah aplikasi apa yang memang memanfaatkan penuh kemampuan GPU dengan teknologi CUDA. Kedepan seperti pengembang software Adobe akan ikut memanfaatkan fitur CUDA pada aplikasi mereka. Jawaban akhir adalah, untuk memanfaatkan CUDA kembali melihat aplikasi software yang ada. Apakah software yang ada memang mampu memanfaatkan CUDA dengan proses melalui GPU secara penuh. Hal tersebut akan berguna untuk mempercepat selesainya proses pada sebuah aplikasi. Dengan kecepatan proses GPU, aplikasi akan jauh lebih cepat. Khususnya teknologi ilmu pengetahuan dengan ramalan cuaca, simulator pertambangan atau perhitungan yang rumit dibidang keuangan. Sedangkan aplikasi umum sepertinya masih harus menunggu.

SUMBER

NAMA : NABIL
KELAS : 4IA12
NPM : 55412193

A. PARALLELISM CONCEPT

Komputasi paralel merupakan salah satu teknik komputasi, dimana proses komputasinya dilakukan oleh beberapa resources ( komputer ) yang independen, secara bersamaan. Komputasi paralel biasanya diperlukan pada saat terjadinya pengolahan data dalam jumlah besar ( di industri keuangan, bioinformatika, dll ) atau dalam memenuhi proses komputasi yang sangat banyak. Selanjutnya, komputasi paralel ini juga dapat ditemui dalam kasus kalkulasi numerik dalam penyelesaian persamaan matematis di bidang fisika ( fisika komputasi ), kimia ( kimia komputasi ), dll. Dalam menyelesaikan suatu masalah, komputasi paralel memerlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel.

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. Tidak berarti dengan mesin paralel semua program yang dijalankan diatasnya otomatis akan diolah secara paralel. Pemrograman paralel adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah / operasi secara bersamaan ( komputasi paralel ), baik dalam komputer dengan satu ( prosesor tunggal ) ataupun banyak ( prosesor ganda dengan mesin paralel ) CPU. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam suatu jaringan komputer lebih sering istilah yang digunakan adalah sistem terdistribusi ( distributed computing ). Tujuan utama dari pemrograman paralel adalah untuk meningkatkan performa komputasi. Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan ( dalam waktu yang sama ), semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.

Analogi yang paling gampang adalah, bila anda dapat merebus air sambil memotong-motong bawang saat anda akan memasak, waktu yang anda butuhkan akan lebih sedikit dibandingkan bila anda mengerjakan hal tersebut secara berurutan ( serial ). Atau waktu yang anda butuhkan memotong bawang akan lebih sedikit jika anda kerjakan berdua. Performa dalam pemrograman paralel diukur dari berapa banyak peningkatan kecepatan ( speed up ) yang diperoleh dalam menggunakan tehnik paralel. Secara informal, bila anda memotong bawang sendirian membutuhkan waktu 1 jam dan dengan bantuan teman, berdua anda bisa melakukannya dalam 1/2 jam maka anda memperoleh peningkatan kecepatan sebanyak 2 kali.

B. DISTRIBUTED PROCESSING

Pemrosesan paralel adalah pendekatan komputasi untuk meningkatkan tingkat di mana satu set data diolah dengan pengolahan bagian yang berbeda dari data pada waktu yang sama secara simultan atau bersamaan pada sebuah komputer dan berfungsi memecah beban besar menjadi beberapa beban kecil untuk mempercepat proses penyelesaian masalah. 

Didistribusikan pengolahan paralel menggunakan pemrosesan paralel pada beberapa mesin. Salah satu contoh dari hal ini adalah bagaimana beberapa komunitas memungkinkan pengguna untuk mendaftar dan mendedikasikan komputer mereka sendiri untuk memproses beberapa data set yang diberikan kepada mereka oleh server. Ketika ribuan pengguna mendaftar untuk ini, banyak data dapat diproses dalam jumlah yang sangat singkat.

Tipe lain dari komputasi paralel yang kadang-kadang disebut "didistribusikan" adalah gagasan dari sebuah komputer paralel cluster. Sebuah cluster akan banyak CPU terhubung melalui kecepatan tinggi koneksi ethernet ke hub sentral (Server) yang memberi masing-masing beberapa pekerjaan yang harus dilakukan. Metode cluster mirip dengan metode yang dijelaskan dalam paragraf di atas, kecuali bahwa semua CPU secara langsung terhubung ke server, dan satu-satunya tujuan mereka adalah untuk melakukan perhitungan yang diberikan kepada mereka.

Parallel distributed computing dapat dibentuk dari :

• Ada : digunakan konsep pertemuan yang menggabungkan fitur RPC dan monitor.
• PVM (Parallel Virtual Machine) untuk mendukung workstation clusters
• MPI (Message-Passing Interface) programming GUI untuk parallel computers.

C. ARCHITECTURAL PARALLEL COMPUTER

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:

Gambar 1 Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Tunggal

Gambar 2 Penyelesaian Sebuah Masalah pada Komputasi Paralel

Dari perbedaan kedua gambar di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa kinerja komputasi paralel lebih efektif dan dapat menghemat waktu untuk pemrosesan data yang banyak daripada komputasi tunggal.

Dari penjelasan-penjelasan di atas, kita bisa mendapatkan jawaban mengapa dan kapan kita perlu menggunakan komputasi paralel. Jawabannya adalah karena komputasi paralel jauh lebih menghemat waktu dan sangat efektif ketika kita harus mengolah data dalam jumlah yang besar. Namun keefektifan akan hilang ketika kita hanya mengolah data dalam jumlah yang kecil, karena data dengan jumlah kecil atau sedikit lebih efektif jika kita menggunakan komputasi tunggal.

SUMBER

Dalam pembahasan perkembangan militer, Okezone sudah pernah mewartakan mengenai jet tempur dan tank militer terbaik yang ada di dunia. Tampaknya hal tersebut masih kurang, tanpa membahas mengenai helikopter tempur terbaik.

Helikopter adalah kendaraan yang termasuk kategori pesawat dan menggunakan rotor yang digerakkan oleh mesin untuk terbang dan bergerak di udara. Kata helikopter sendiri berasal dari bahasa yunani, helix yang berarti spiral serta kata pteron yang berarti sayap.

Helikopter sendiri terdiri dari beberapa jenis ada yang besar hingga ringan, dari yang dapat digunakan untuk komersial hingga militer. Kali ini, Okezone akan berfokus terhadap helikopter tempur militer. Khususnya, mengenai empat helikopter tempur terbaik yang ada di dunia.

1. Boeing AH-64E Apache Guardian (Amerika Serikat)

Helikopter Apache ini adalah versi modifikasi dari jenis AH-64A yang dikembangkan oleh militer AS untuk menggantikan AH-1 Cobra. Helikopter Apache ini sudah sering digunakan oleh militer AS di medan perang yang melibatkan para tentara dari Negeri Paman Sam tersebut.

Helikopter AH-64E ini memiliki antenna dengan radar Longbow yang dapat mendeteksi serangan dari musuh. Helikopter ini juga memiliki penyempurnaan di beberapa bagiannya dibanding pendahulunya, seperti di sistem navigasinya, sistem pengaturan persenjataan, dan lain-lain.

Helikopter tempur ini dapat menembakkan rudal anti-tank berjenis Hellfire 2 atau lebih tepatnya bernama AGM-114 Hellfire. Rudal jenis ini sekali tembak, maka langsung dapat melacak target. Selain itu, Helikopter Apache ini juga dilengkapi dengan meriam kaliber 30 milimeter (mm) yang berguna untuk menyerang kendaraan musuh yang bergerak.

Pengoperasian resmi dari Helikopter Apache ini oleh militer AS adalah pada 2011, dengan total 634 unit, helikopter ini menjadi salah satu helikopter tempur andalan Negeri Paman Sam.

Helikopter tempur ini juga salah satu kendaraan militer yang AS jual ke negara lain. Arab Saudi dan Taiwan sudah menjadikan Helikopter Apache menjadi bagian Alutsista negara mereka. Dilaporkan, India, Indonesia, Irak serta Korea Selatan sudah memesan helikopter ini, karena mengakui AH-64E Apache Guardian sebagai helikopter yang mumpuni di medan perang.

2. Karmov Ka-52 Hokum-B (Rusia)

Helikopter ka-52 adalah hasil dari pengembangan helikopter Ka-50 Hokum. Helikopter tempur ini mulai ikut dalam jajaran kendaraan militer Rusia pada 2008. Dilaporkan, helikopter ini salah satu helikopter tercepat.

Karena rotornya berjenis koaksial contra-rotating membuat helikopter tempur ini mudah bermanuver serta menjadikannya salah satu helikopter tempur tercepat. Lapisan baja pada helikopter ini mampu menahan serangan dari proyektil dengan ukuran kaliber 23 mm.

Pada persenjataanya, Ka-52 dilengkapi dengan meriam 30 mm dan untuk peluncur rudalnya, helikopter ini dapat menampung 12 rudal anti-tank Vikhr. Sebagai tambahan, Ka-52 juga dapat dipersenjatai roket dan rudal Igla-V yang khusus untuk menyerang musuh yang berada di udara.

Helikopter tempur ini juga memiliki sistem yang cukup canggih, sehingga bisa membantu pilot untuk bertukar data mengenai medan perang dengan helikopter lainnya juga dengan sumber pihak ketiga lainnya.

3. Eurocopter Tiger (Prancis dan Jerman)

Helikopter tempur Eurocopter Tiger merupakan hasil dari kerjasama antara Prancis dan Jerman. Eurocaptor Tiger masuk ke dalam kategori helikopter tempur medium-weight dan mulai digunakan pada 2002.

Selain Prancis dan Jerman, Australia serta Spanyol juga menjadikan helikopter tempur ini bagian dari Alutsista negara mereka. Sang ‘Macan’ sudah teruji di medan perang di Afghanistan, Libya dan Mali.

Helikopter ini memiliki teknologi ‘siluman’ (stealth) agar tidak terdeteksi oleh musuh dan meningkatkan kemungkinan tidak diserang. Sang ‘Macan’ ini memiliki dua konfigurasi yaitu tempur dan pengawal (membantu helikopter lain serta mengawal kendaraan militer sekutu).

Pada versi tempur, helikopter ini dipersenjatai oleh rudal anti-tank HOT 3 atau juga yang dikenal dengan nama rudal Trigat. Sang ‘Macan’ juga dapat dilengkapi dengan roket dan rudal Stinger untuk menyerang musuh yang berada di udara.

Pada versi pengawal, helikopter tempur ini dipersenjatai oleh meriam 30mm serta rudal Mistral. Versi yang ini dikabarkan hanya digunakan oleh militer Prancis.

4. Z-10 (China)

Helikopter Z-10 adalah helikopter tempur pertama China. Dilaporkan, Negeri Tirai Bambu dibantu oleh pihak Eurocopter dan Augusta dalam pembuatan desain khususnya di bagian teknisnya.

Namun, ada juga yang mengatakan bahwa pengembangan helikopter tempur ini dibantu oleh biro desain milik Perusahaan Kamov milik Rusia. Z-10 mulai masuk ke dalam jajaran Alutsista militer China pada 2009-2010.

Helikopter ini didesain sedemikian rupa dengan misi utama untuk menghancurkan kendaraan lapis baja serta ‘pemegatan medan perang’. Pemegatan medan perang atau yang dikenal dengan istilah Air Interdiction adalah penggunaan pesawat untuk menyerang target di darat yang berada agak jauh dari pasukan darat sekutu.

Namun karena misi utamanya untuk dua hal diatas, helikopter ini memiliki kapabilitas tempur melawan target di udara yang bersifat terbatas.

Dilaporkan, semua bagian vital dalam helikopter tempur ini dilapisi oleh plat baja untuk mengurangi efek serangan dari musuh. Dalam masalah persenjataan, Z-10 dapat dipersenjatai meriam 30mm, rudal HJ-9. Pada versi yang lebih baru, helikopter ini dilengkapi dengan rudal anti-tank HJ-10 dan rudal udara TY-90.

SUMBER

NAMA : NABIL
KELAS : 4IA12
NPM : 55412193

Samsung tak ingin berpuas diri dengan menempati posisi nomor satu atas penjualan produk smartphone mereka yang sudah menyebar luas ke penjuru dunia. Kali ini raksasa dari Korea Selatan itu memperkenalkan sosial media terbaru yang diberi nama Waffle.

Samsung sendiri cukup cerdik dalam meberikan nama pada sosial media terbarunya itu. Waffle sendiri merupakan sosial media yang memungkinkan Anda untuk mengunggah foto sebagai posting untuk berbagi dengan pengguna lain. Kemudian pengguna lain dapat memberikan komentar mereka, serta bisa juga menyertakan foto terkait di sekitar foto utama.

Sosial media Waffle sendiri lahir dari C-Lab, yang merupakan divisi khusus bagi Samsung untuk menelurkan ide-ide kreatif yang mereka miliki. Sejauh ini, C-Lab telah menghasilkan beberapa produk kreatif yang beberapa di antara sudah dipamerakan.

Sama halnya dengan sosial media lain, seperti Instagram, Waffle juga dapat menghasilkan sebuah gambar yang kolaboratif. Nama Waffle sendiri terinspirasi dari makanan Waffle, sosial media ini akan berbentuk kotak-kotak sehingga menyerupai bentuk Waffle.

Saat ini, Waffle masih dalam versi beta yang dapat ditemukan pada platform Android. Samsung juga telah membuat video promosi, di mana memperlihatkan seseorang yang ingin memberi ucapan ulang tahun kepada temannya. Kemudian, ia mengunggah sebuah gambar dengan ucapan selamat ulang tahun dan begitu juga dengan teman-teman lainnya. Masing-masing foto yang diunggah oleh teman-temannya kemudian digabungkan menjadi sebuah kolase yang unik.

Namun Waffle saat ini masih dalam tahap pengembangan oleh Samsung, dan masih perlu banyak perbaikan. Jika raksasa Korea Selatan itu memutuskan untuk melanjutkan pengerjaan Waffle, maka aplikasi sosial media ini akan dapat di temui pada platform Android dan iOS.

SUMBER