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Inversion de matrice et temps de calcul


Sujet :

R

  1. #1
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    Par défaut Inversion de matrice et temps de calcul
    Bonjour à tous,

    Je suis actuellement en train de programmer une fonction R qui nécessite une procédure itérative. Au cours de chaque itération je dois calculer plusieurs inverses de matrice (recours à la fonction "solve" principalement), et en général, une "application" requiert dans les 20000 itérations.

    Mon algorithme tourne assez lentement et je soupçonne ces calculs d'inverses de matrices (avec peut-être également certaines décompositions de Cholesky?) d'être de gros chronophages

    J'ai donc pensé avoir recours à une fonction "extérieure" à R (programmée en C par exemple) pour effectuer ces calculs d'inverses, et y faire appel au sein de ma fonction R.
    Cependant, avant de me lancer dans cette grande aventure qu'est l'interfaçage R/C , j'aurais aimé avoir vos avis afin de savoir si cela a des chances d'être vraiment bénéfique (est-ce que "solve" ne fait pas déjà appel à une procédure extérieure?).
    De plus, si vous avez des conseils au sujet de l'interfaçage R/C, je suis également preneuse !

    Merci d'avance


    Cordialement,

    A.D.

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  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    En regardant succinctement le code de la fonction solve du package base il y a deux fonctions : solve.default et solve.qr. La deuxième ne contient que du code R mais la première contient des appels à des fonctions externes :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
     
    .Call("La_zgesv", a, b, PACKAGE = "base")
    .Call("La_dgesv", a, b, tol, PACKAGE = "base")
    Il me semble donc que cette fonction (si c'est bien solve.default qui est appelée du package base) fasse déjà appel à du C ...

  3. #3
    Modératrice

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    Bonjour et merci pour votre réponse

    Je n'en étais pas sûre mais c'est bien ce que je craignais...
    Je vais donc devoir essayer de trouver une autre manière d'améliorer la vitesse d'execution de ma fonction. Est-ce que si j'essaie de coder d'autres "morceaux" de ma fonction en C, cela pourrait améliorer significativement la vitesse d'execution? Sinon je vais peut-être devoir réfléchir à un autre choix de langage...


    Cordialement,

    A.D.

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  4. #4
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    Il semblerait qu'un package coréen permet de booster la vitesse de calcul de R... Désolé, je n'aide pas énormément, je n'ai meme pas le nom de ce package, un de mes anciens collègue m'en a parlé... Mais au moins ça existe...

    Bon courage,

    Cordialement

  5. #5
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    Par défaut
    Bonjour,

    avez-vous déjà entendu parler de la parallélisation?
    Il paraît que les gains en temps de calcul sont très bons.

    Malheureusement, je n'ai pas trouvé le temps de m'y pencher mais j'ai trouvé un post qui pourrait concerner votre problème:
    http://stackoverflow.com/questions/7...solve-for-ax-b

    En espérant que cela vous soit utile.

    Bonne journée

  6. #6
    Modératrice

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    Bonjour et merci à tous les deux pour vos réponses

    J'avais déjà entendu parler de "parallélisation" mais j'avoue que je n'avais pas bien compris comment l'appliquer, mais je vais me pencher plus amplement sur le sujet !
    Je verrais également si je trouve trace de ce fameux "package corréen"

    Je reviendrais poster ici si je trouve une solution satisfaisante.


    Cordialement,

    A.D.

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  7. #7
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    Bonjour

    Tu te doutes bien que d'autres ont eu ce besoin avant toi Tu peux regarder sur cette page qui recense les outils de HPC pour R. En particulier, tu peux regarder le paquet Magma qui permet de faire de l'algèbre linéaire (en particulier les inversions et Cholesky). Par contre, je sais pas si ça permet d'utiliser les SSE (il faut voir les différents paramètres mais en fonction de la taille de tes matrices, la parallélisation ne te fera pas forcement gagner du temps).

    Par contre, il ne faut pas oublié que même si une fonction est optimisé au maximum, l'appel de cette fonction reste du langage interprété et donc relativement lent (surtout quand on recommence 20000 fois). Donc, si les performances avec la parallélisation ne te font pas gagner du temps et que tu écris ton propre code C, il vaut mieux aussi intégrer directement ta boucle for (et les autres traitements associés) dans le code C.

  8. #8
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    Bonjour gbdivers,

    Merci beaucoup pour ta réponse

    Je ne m'y connais pas trop (du tout? ) en ce qui concerne la parallélisation, le fonctionnement d'un processeur et tout ce genre de choses... mais je m'y mets ! Pour le moment je tente (péniblement) d'installer le package "RScaLAPACK".
    Je vais également consulter les liens que tu m'as indiqués. Je reviendrais poster mes impressions et expériences prochainement.

    Sinon, tu penses qu'il "faudrait mieux" tout programmer en C?


    Cordialement,

    A.D.

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