Différences entre les versions de « Snow »

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==Exemple explicatif==
 
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Une fois dans R, tapez les commandes suivantes:
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Dans l'exemple suivant, on fait des calculs de deux manières. La première fois, on lance les calculs sur la machine qu'on est présentement; par la suite on fait la même chose sur plusieurs CPUs (ex. nbcpus <- 10, 15, 20 ou 80).  Une fois dans R, tapez les commandes suivantes&nbsp;:
  
 
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Version du 6 mai 2013 à 14:34

Les calculs statistiques qui exigent des longues procédures, peuvent être accéléré de manière significative en utilisant plusieurs ordinateurs en parallèle.

Le package «snow» (Simple Network Of Workstations) nous donne la possibilité d'avoir un cluster de postes de travail pour les calculs parallèles dans R.

Lancer le script Snow au DMS

  • Ouvrez un terminal
  • Taper la commande suivante: makeKey.sh (ceci est pour empêcher le SSH de vous demander votre mot de passe à chaque fois que vous tentez de vous connecter à d'autres machines du réseau)
  • Répondez par «y» à la question suivante :
Generating public/private rsa key pair.
/home/bayani/.ssh/id_rsa already exists.
Overwrite (y/n)? 
  • Faites juste «Enter» lorsque vous voyez :
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
  • De nouveau faites juste «Enter» lorsque vous voyez :
Enter same passphrase again:
  • Lancer R, en tapant :
/usr/local/stat/R/R-3.0.0/bin/R 

Exemple explicatif

Dans l'exemple suivant, on fait des calculs de deux manières. La première fois, on lance les calculs sur la machine qu'on est présentement; par la suite on fait la même chose sur plusieurs CPUs (ex. nbcpus <- 10, 15, 20 ou 80). Une fois dans R, tapez les commandes suivantes :

require(snow)

myfunc <- function(M=1000) {
  decision <- 0
  for (i in 1:M) {
    x <- rnorm(100)
    if (shapiro.test(x)$p < 0.05) decision <- decision + 1
  }
  return(decision)
}


system.time({
  M <- 6000000
  decision <- myfunc(M)
  print(decision/M)
})

# Temps de calcul: 814s

nbcpus <- 10
cpus <- strsplit(system(paste("snowdms.sh ",nbcpus),intern=TRUE),split=" ")[[1]]

system.time({
  cl <- makeCluster(cpus, type = "SOCK")
  clusterSetupSPRNG(cl)
  M <- 6000000
  out <- clusterCall(cl, myfunc, round(M/nbcpus))
  stopCluster(cl)
  decision <- 0
  for (cpus in 1:nbcpus) {
    decision <- decision + out[[cpus]]
  }
  print(decision/(round(M/nbcpus)*nbcpus))
})

# Avec nbcpus <- 80: 58s
# Avec nbcpus <- 20: 70s
# Avec nbcpus <- 15: 84s
# Avec nbcpus <- 10: 111s
 

Remarque  Des messages tels que :

The authenticity of host 'leopard (132.204.53.53)' can't be established.
RSA key fingerprint is a6:a3:80:c8:52:22:d8:de:be:5a:d8:f4:04:cf:2c:01.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

peuvent apparaître. Il faut alors répondre par «yes». Ces messages n'apparaitont qu'une seule fois (pour une machine donnée).

Voir aussi

Références externes


La dernière modification de cette page a été faite le 6 mai 2013 à 14:34.