Pelican High Performance Computing (HPC) adalah distro linux untuk membangun sebuah cluster untuk melakukan komputasi parallel dengan mudah. Kita dapat menjadikan komputer-komputer yang tidak terpakai dalam suatu jaringan menjadi slave untuk melakukan komputasi-komputasi berat seperti layaknya sebuah super komputer pribadi. Teknologi komputasi paralel yang digunakan adalah MPI (Message passing Interface).
Prosedur instalasinya adalah sebagai berikut:
1. Download distro PelicanHPC:
- PelicanHPC 2.2 (32bit) http://download.semmel.org/PK/pelicanhpc-v2.2+eps-i386.iso
- PelicanHPC 2.6 (64bit) from http://idea.uab.es/mcreel/PelicanHPC/
2. Download UNetbootin untuk menginstal Linux di flashdisk dari http://unetbootin.sourceforge.net/
- Install PelicanHPC dari ISO yang didownload tadi ke flashdisk sesuai petunjuk di websitenya UNetbootin.
3. Siapkan komputer yang ingin kita jadikan master (node induk)
- Masuk ke BIOS komputer master dan ubah urutan booting pertamanya dari flashdisk.
- Matikan komputer master.
4. Siapkan komputer-komputer yang ingin dijadikan slave (node anak) pada cluster:
- masuk ke BIOS komputer-komputer slave dan rubah agar urutan booting nya pertama dari LAN (Boot from LAN)
- matikan semua komputer slave.
5. Koneksikan semua komputer-komputer slave dengan komputer master menggunakan kabel LAN.
- Jika konfigurasinya 1 komputer master dan 1 komputer slave maka koneksi kabel LAN bisa menggunakan kabel LAN cross
- Jika konfigurasinya 1 komputer master dan banyak komputer slave maka koneksi kabel LAN nya harus menggunakan Hub/Switch
6. Hidupkan komputer master.
- Pasang flashdisk ke komputer master dan booting komputer tersebut dari flashdisk yang sudah terinstall PelicanHPC.
- Pada pilihan booting pilih “Start Debian Live”
- Selanjutnya muncul window untuk format storage, pilih “OK” agar sistem tidak dipasang pada harddisk komputer kita.
- Kemudian muncul window untuk copy user configuration, pilih “No”.
- Selanjutnya adalah window untuk mengisi password admin sistem. Isi password dan Enter untuk “OK”
- Dan terakhir adalah window untuk login, login ke sistem menggunakan password yang sebelumnya diiisi
- Username: user
- Password: (sesuai password yang telah diisi pada proses sebelumnya)
- Jika berhasil maka akan tampil konsol dari PelicanHPC
7. Setup service cluster di komputer induk
- pada konsol ketik: pelican_setup
- pilih card yang terkoneksi dengan komputer-komputer slave, misal eth0, kemudian “OK” untuk melanjutkan.
- selanjutnya akan muncul window untuk konfirmasi sistem untuk menjalankan service netboot, pilih “Yes”.
- window selanjutnya adalah konfirmasi untuk memulai service PelicanHPC, pilih “Yes” untuk melanjutkan.
- sampai disini komputer master sudah siap, biarkan komputer master dan sementara pindah ke komputer-komputer slave.
8. Hidupkan komputer-komputer slave.
- Booting dari LAN.
- Tunggu proses booting sampai muncul konsole
- Jika semua komputer-komputer slave sudah muncul konsole berarti semua node sudah terkoneksi.
- Selanjutnya kembali ke komputer master untuk mengetahui berapa slave yang sudah terhubung ke master.
9. Lanjutkan set-up di komputer master
- Pada window Restart Pelican HPC, pilih “No” untuk melakukan scanning komputer-komputer slave yang terhubung.
- Jika jumlah komputer slave yang terdeteksi sudah sesuai dengan jumlah komputer slave yang ada maka pada window Restart Pelican HPC pilih “OK”.
10. Maka akan kembali ke konsole, sampai disini cluster sudah siap digunakan.
- Untuk beralih ke tampilan grafis di PelicanHPC maka di konsole ketik: startx
- Untuk melakukan perhitungan, PelicanHPC sudah dilengkapi software matematis Octave yang mempunyai kemampuan untuk mengeksekusi program secara paralel menggunakan teknologi OpenMP maupun MPI. Ketik “octave” di konsole PelicanHPC untuk menjalankan program Octave. Pada konsole program octave ketik: kernel-example untuk melakukan benchmark kemampuan cluster kita.
- Jika ingin membuat program paralel sendiri silahkan belajar tentang paralel programming
11. Happy Parallel Computing… 
Referensi:
PelicanHPC: http://idea.uab.es/mcreel/PelicanHPC/
MPI: http://www.lam-mpi.org, http://www.open-mpi.org
