Calcul parallèle avec R
Collection PratiqueR
La table des matières, le début de chaque chapitre ainsi que l'index sont disponibles à la lecture en téléchargement libre ici.
A la recherche de la performance
Apprendre par l'exemple
Ce livre a été écrit pour celles et ceux (étudiant.e.s, enseignant.e.s, ingénieur.e.s, praticien.e.s et chercheur.se.s) qui veulent "le voir pour le croire"! En effet, ce livre est composé de dizaines de sections de codes qu'il est possible de tester soi-même pour s'approprier les concepts sousjacents.Le synopsis
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 calcul parallèle 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.
Les auteurs
Vincent Miele est Ingénieur de Recherche au CNRS au sein du laboratoire Biométrie et Biologie Evolutive, spécialiste de l'algorithmique, du calcul parallèle et de la programmation en R et en C++.Violaine Louvet est Ingénieure de Recherche au CNRS, co-fondatrice du groupe Calcul et spécialiste du calcul scientifique intensif et des architectures parallèles et directrice du GRICAD (Grenoble Alpes Recherche - Infrastructure de Calcul Intensif et de Données).