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Depuis l'avènement de l'informatique, les simulations numériques sont couramment utilisées en sciences, tant pour tester des hypothèses, qu'effectuer une analyse numérique ou pour mettre un modèle à l'épreuve et l'environnement informatique du Département est conçu de façon à faciliter la mise en place de telles simulations.

Cette page contient des renseignements quant aux ressources disponibles, indique quelques procédures standards et offrent quelques conseils généraux.

Présentation des ressources

Les différentes machines

Le Département fourni plusieurs machines permettant d'effectuer d'imposants calculs qui sont partagées entre les usagers. Ces machines sont dispersées en 4 différents endroits : labomat, labodms, labostat et la salle des serveurs. Bien que l'on retrouve ces machines en des lieux différents, elles sont toutes connectées entres elles grâce à un réseau et l'on peut se connecter à chacune d'entre elles à l'aide de la commande ssh. Veuillez prendre note qu'une politique d'utilisation régit l'utilisation du réseau.

Afin d'éviter de surcharger les machines et de ralentir vos calculs, vous devez choisir votre machine à l'aide de la commande simulation. Il suffit d'entrer dans un terminal (icône TerminalIcone.png) :

simulation

Cette commande renvoie l'utilisation de la mémoire vive des machines disponibles : plus le rapport associé à une machine est grand, plus celle-ci est occupée. Évidemment, les machines les moins utilisées devraient être priorisées pour vos simulations.

Les différents logiciels

En plus de plusieurs logiciels libres, le Département détient certaines licences de logiciels de haute performance. La plupart de ces [[1]] sont installés sur toutes les machines.

Également, afin d'éviter les erreurs suite à une mise à niveau, les anciennes versions des logiciels sont toujours disponibles.

Consignes à respecter

Par courtoisie pour les autres usagers, un maximum de 3 simulations (processus) par machine par usager est autorisé. De plus, l'utilisation moyenne d'une machine ne devrait jamais dépasser sa « capacité moins 1 ». Autrement dit, la machine devrait pouvoir exécuter au moins 1 nouveau processus indépendant.

Par exemple, supposons que vous ayez choisi, pour lancer vos simulations, les machines uranus, jupiter et cougar. Supposons également que leur utilisation moyenne, telle que renvoyée par la commande simulation, soit donnée par

Machine        Utilisation
--------------------------
uranus         5.05 / 8.00
jupiter        2.04 / 8.00
cougar         0.51 / 2.00

Dans le respect des consignes, vous pouvez démarrer un maximum de 2 simulations sur uranus, 3 sur jupiter et 1 seule sur cougar.

Quelques procédures

Exécuter un processus en arrière-plan

Une fois branché à une machine, vous pouvez démarrer une simulation sur celle-ci en arrière-plan (batch) : de cette façon, votre programme continuera de fonctionner même lorsque vous serez débranché de la machine ou lorsque vous aurez quitté votre session de travail (Log out). Pour lancer votre simulation <script> en arrière-plan, entrez

<programme> [options] <script> &

<programme> est le programme exécutant votre script (R, MATLAB, etc.) et [options] sont les paramètres à passer au programme. À la toute fin, l'esperluette (« & ») indique à Linux d'exécuter le tout en arrière-plan. Lorsque la commande est entrée, un numéro d'identification correspondant à votre simulation est retourné : il s'agit du PID. Si vous souhaitez arrêter votre simulation, vous aurez besoin de ce numéro.

Par exemple, pour démarrer le script R nommé prog.R, il suffit de taper

R CMD BATCH prog.R &

Le système vous retourne ensuite le PID associé :

[1] 10369

Mise en garde

Attention.png Après vous être déconnecté d'une machine où vous venez de démarrer une simulation, les messages que cette dernière pourrait afficher à l'écran seront perdus : vous devez donc prendre soin d'enregistrer les résultats de votre simulation dans un fichier grâce à une redirection du canal de sortie.

Attention.png De plus, si vous lancez plusieurs simulations à la fois, assurez-vous que chacune utilise un ensemble distinct de fichiers : ceci évitera de potentiels problèmes d'accès et de perte de données. Par exemple, la simulation script1 pourrait utiliser res_1.csv et dat_1.csv pour enregistrer ses résultats, alors que simul2 pourrait utiliser res_2.csv et dat_2.csv.

Retrouver le PID d'un processus

Si vous avez perdu le PID associé à un processus s'exécutant en arrière-plan, vous pouvez toujours le récupérer à l'aide de la commande ps.

ps

Cette commande vous retourne tous les processus en cours d'exécution et leur PID. Il vous suffit alors d'identifier le processus associé à votre simulation.

Arrêter une simulation

Si vous connaissez le PID d'un processus en cours d'exécution, vous pouvez toujours l'arrêter à l'aide de la commande kill.

Pour arrêter le processus ayant pour PID 10369, vous n'avez qu'à entrer

kill 10369

Astuces et conseils

L'espace disque

Les règlements sur les quotas s'applique aussi si vous effectuez une simulation. Si vous avez besoin de plus d'espace pour vos données, vous pouvez utiliser le répertoire NOBACKUP qui est soumis à d'autres règles.

Attention.png Comme son nom l'indique, aucune copie de sauvegarde n'est effectuée pour ce répertoire.

Améliorer les performances de son algorithme

Jacket est un toolbox propriétaire pour MATLAB qui permet l'exécution de code sur GPUs. Similaire à GPUmat, son cousin gratuit, pour sa syntaxe, Jacket comprend cependant davantage de fonctions implémentées et accélère également l'affichage des graphismes 2d ou 3d, en faisant usage du GPU.

Dans le cas où un calcul prend trop de temps à être réalisé, plusieurs options peuvent être considérées selon le cas. La première option consiste évidemment à vérifier si la machine exécutant le calcul n'est pas déjà saturé par d'autres calculs grâce à la commande simulation.

Si le problème ne vient pas de la machine, il va falloir s'attaquer à l'algorithme de la simulation et à son implémentation. Une relecture de l'algorithme peut souvent mettre en lumière quelques optimisations qui accéléreraient le calcul. Si cette approche ne fourni pas de meilleurs résultats, il faut revoir l'implémentation.

Lorsque vos calculs s'y prêtent (opérations sur matrices et vecteurs, boucle avec itérations indépendantes, etc.), l'exécution de votre script en parallèle peut être une solution très avantageuse. Plusieurs des logiciels les plus utilisés au Département pour les simulations comportent des extensions qui permettent la parallélisation, notamment R et MATLAB.

Également, une méthode qui est généralement très efficace, mais qui demande plus de temps et d'efforts, consiste à implémenter l'algorithme à l'aide d'un langage de bas niveau (langage compilé) tel que le C ou le Fortran qui sont plus rapide que les langages de haut niveaux (langage interprétés).

Attention.png Avant d'envisager de reprogrammer votre algorithme dans un langage de bas niveau, il est important de s'assurer que votre algorithme est optimal et que vous êtes assez maître du langage en question pour espérer faire mieux que vos précédentes implémentations.

Les nombres aléatoires

Si vos calculs font appel à des nombres aléatoires, assurez-vous que chacune de vos simulations utilise des graines (seeds) différentes pour le générateur de nombre aléatoires, sinon vous obtiendrez des résultats identiques pour toutes vos simulations.

Voir aussi

Articles connexes