Calcul parallèle avec R

Par : Vincent Miele, Violaine Louvet

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  • Nombre de pages130
  • FormatPDF
  • ISBN978-2-7598-2068-9
  • EAN9782759820689
  • Date de parution07/07/2016
  • Protection num.Digital Watermarking
  • Taille1 Mo
  • Infos supplémentairespdf
  • ÉditeurEDP Sciences

Résumé

L'évolution des architectures des ordinateurs, mais aussi celle des besoins relatifs au volume de données ou à la complexification des algorithmes sont un véritable défi pour les utilisateurs et développeurs R. Il faut nécessairement s'adapter au parallélisme intrinsèque des ordinateurs, et cet ouvrage a pour objectif principal d'initier ses lecteurs aux multiples facettes du calculparallèle avec R. Le premier chapitre pose la problématique de l'efficacité des programmes et de leur optimisation en abordant en particulier les bonnes pratiques à adopter pour améliorer son code.
L'architecture des ordinateurs est détaillée dans le deuxième chapitre qui permet de comprendre l'impact du matériel sur les performances des programmes et qui invite à penser « parallèle ». Les chapitres 3 et 4 sont le coeur de cet ouvrage et détaillent les outils disponibles pour programmer efficacement avec R sur une machine multi-coeurs, d'une part nativement dans le langage R et d'autre part en utilisant des fonctions C++ appelées depuis R.
Enfin le dernier chapitre aborde l'exploitation de clusters de calcul au travers de R.
L'évolution des architectures des ordinateurs, mais aussi celle des besoins relatifs au volume de données ou à la complexification des algorithmes sont un véritable défi pour les utilisateurs et développeurs R. Il faut nécessairement s'adapter au parallélisme intrinsèque des ordinateurs, et cet ouvrage a pour objectif principal d'initier ses lecteurs aux multiples facettes du calculparallèle avec R. Le premier chapitre pose la problématique de l'efficacité des programmes et de leur optimisation en abordant en particulier les bonnes pratiques à adopter pour améliorer son code.
L'architecture des ordinateurs est détaillée dans le deuxième chapitre qui permet de comprendre l'impact du matériel sur les performances des programmes et qui invite à penser « parallèle ». Les chapitres 3 et 4 sont le coeur de cet ouvrage et détaillent les outils disponibles pour programmer efficacement avec R sur une machine multi-coeurs, d'une part nativement dans le langage R et d'autre part en utilisant des fonctions C++ appelées depuis R.
Enfin le dernier chapitre aborde l'exploitation de clusters de calcul au travers de R.