1. #1
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    Par défaut Langage de programmation le plus puissant pour le numérique

    Bonjour chers programmeurs,
    Je travaille sur des données numériques et j'ai commencé par tourner des modèles super-puissants qu'on lance sur des serveurs et ça fait des fois une semaine avant de donner des résultats. C'est souvent des modèles économétriques où la maximisation de la fonction objectif par des algorithmes convergent après des jours. J'ai discuté avec des aînés du domaine qui m'ont fait comprendre qu'il y a des modèles qu'on laisse tourner sur des serveurs pendant plus d'une année .

    Bref c'est une autre dimension que je dois couvrir dans ma carrière. Je programme déjà très bien sur R et SAS etc. Un autre expert m'a dit qu'il n'utilise plus de logiciel mais il programme tous ses modèles avec fortran, et que c'est plus rapide. D'autres disent qu'ils utilisent C++ et d'autres Phyton. Selon vous, quel est le langage le plus performant pour le numérique. Vous pouvez me conseiller autre chose que ces trois langages.
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  2. #2
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    R est connu pour sa lenteur. À part ça, tous les langages compilés (d'une manière ou d'une autre) seront plus rapides : C, C++, Fortran (Julia, aussi, probablement le plus sympa dans la syntaxe, avec C++). Python n'est pas rapide du tout — sauf s'il est principalement utilisé pour appeler du code natif, par exemple à travers numpy. Aussi, même dans un langage compilé, si tu écris toi-même ton produit matriciel, tu pourrais être bien plus lent que R : il existe déjà des bibliothèques toutes faites pour ce genre de fonctionnalité, mieux vaut les utiliser (MKL, ATLAS…).

    Sinon, pour gagner en rapidité, bien choisir sa méthode numérique (son solveur) peut apporter de gros avantages. Là, tu parles de maximisation, donc d'optimisation : si tu écris toi-même ton petit code de gradient conjugué alors que ton problème est convexe, mieux vaut utiliser un solveur existant. Si tu utilises une (méta)heuristique pour résoudre ton problème, es-tu sûr qu'elle apporte quelque chose par rapport à des techniques plus classiques (et qui ont des bases mathématiques solides) ?
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  3. #3
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    Bonjour Dourouc05

    Vraiment merci pour ta réponse.
    En fait, lorsque les modèles sont vraiment complexes, la fonction objectif n'est pas du tout jolie. Elle n'a aucune propriété intéressante. Elle n'est ni concave ni convexe des fois non dérivable en certains points même pour évaluer le gradient. Dans ces cas complexes, nous n'utilisons plus de solveur prédéfini mais un algorithme stochastique. On se donne un certain domaine bien large pour nos paramètres à estimer pour que la fonction atteint son point maximale. On génère ensuite de façon aléatoire beaucoup de valeurs pour les paramètres dans le domaine défini, de façon à ce que le domaine soit vraiment opaque. On évalue ensuite la fonction en chaque en point. Cette première étape permet de se ramener à un domaine plus restreint en utilisant des techniques adéquates. Cette première partie peut déjà durer une semaine pour certains modèles avec des fois une centaine de paramètres. Lorsqu'on réduit le domaine à un autre domaine qui contient la solution, on reprend l'étape et ainsi et suite. Ce faisant, l'algorithme converge assurément vers la solution. En d'autres termes, le domaine se réduit pour être dégénérer à un point qui est la solution.

    Vous voyez déjà avec moi que pour certains modèles très complexes, cet algo peut durer des mois. Oui c'est possible ça dépend du modèle. L'algo est très long mais ça rassure qu'on va tomber sur la vraie solution tôt ou tard. C'est un truc du genre que j'ai programmé avec R et c'est vraiment très long.

    J'ai fait un peu de C avant et j'ai laissé, donc si vous me conseillez que c'est adapté à mon problème, je peux reprendre mes cours et me retrouver très facilement. Je voulais également notifier qu'il peut avoir des fois beaucoup de calculs matriciels (des produits, des inverses etc.) dans mes opérations. J'ai vraiment oublié C et C++ et je ne me souviens même plus si c'est un langage vectorisé comme R pour faciliter les calculs matriciels. Que dois - je faire ?
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  4. #4
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    Au fait, une approximation convexe et dérivable ne pourrait pas apporter une bonne première solution ? (Je ne sais pas à quel point tu joues avec des fonctions dégueulasses, ça a l'air d'être déjà assez poussé…)

    Le C n'est absolument pas vectorisé (à moins d'utiliser une interface compliquée comme BLAS), C++ l'est si tu utilises les bonnes bibliothèques (interface habituelle), Julia l'est (point). Si tu veux gagner en performance sans trop réfléchir aux détails d'implémentation (allocation de mémoire, pointeurs et j'en passe), Julia me paraît être un très bon compromis (contrairement à Python, les matrices sont disponibles nativement ; si tu dois écrire une boucle, ça ne sera pas trop lent).
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  5. #5
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    Merci encore

    Une approximation va changer beaucoup de choses dans les paramètres à estimer. De plus convaincre les gens scientifiquement qu'on a laissé la fonction objectif pour une autre fonction plus lisse serait difficile.
    Mais l'algorithme stochastique trouve toujours la solution quel que soit la fonction. C'est juste que ça prend assez de temps car c'est une solution itérative qui converge comme je le disais après des jours parfois. Pour les thèses de doctorat, je connais des gens qui ont lancé sur des serveurs et des super calculateurs pendant plusieurs mois. Dans des conférences on rencontre même d'autres qui disent que leur code tourne depuis plus d'un an . ça parait drôle mais c'est une réalité et surtout pour les thèses, certains modèles sont très complexes.

    Je pense que la solution est de commencer par m’entraîner avec Julia comme vous l'avez suggéré. Je n'ai pas encore un genre de modèle sous la main, mais c'est fort probable que je le rencontre avant de finir ma thèse. C'est pourquoi je veux commencer par utiliser un langage qui sera plus fluide pour les calculs complexes.

    Merci
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  6. #6
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Une approximation va changer beaucoup de choses dans les paramètres à estimer.
    Sauf si ça te restreint vachement dans la zone à explorer. Loin de moi l'idée de tout remplacer par une fonction assez jolie, optimisable en quelques minutes .

    D'ailleurs, en Julia, tu peux regarder du côté de JuMP pour la partie modélisation et les solveurs globaux existants — puis tu pourras écrire le tien, comparer avec d'autres, si tu veux .
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  7. #7
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    D'accord merci beaucoup
    Je vais vraiment commencer par programmer avec Julia
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  8. #8
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    Bonsoir,

    Désolé d'interférer dans votre discussion, je ne fais faire que passer, je ne sais absolument pas de quoi vous parlez, et dans quel domaine, mais une chose m'a intrigué au point de poster ce qui suit...
    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    [...] d'autres qui disent que leur code tourne depuis plus d'un an . ça parait drôle mais c'est une réalité et surtout pour les thèses, certains modèles sont très complexes.
    Est-ce que dans vos codes de fous vous incluez des points de reprise ?

    Parce qu'un code qui tourne depuis plus d'un an, s'il doit tourner encore 6 mois et que demain il y a grève EDF (suffisamment longue pour que les onduleurs tombent) ou n'importe quelle autre raison valable qui va éteindre les machines, comment gérez-vous ça ?

    Just curious, merci par avance du retour.
    Il a à vivre sa vie comme ça et il est mûr sur ce mur se creusant la tête : peutêtre qu'il peut être sûr, etc.
    Oui, je milite pour l'orthographe et le respect du trait d'union à l'impératif.
    Après avoir posté, relisez-vous ! Et en cas d'erreur ou d'oubli, il existe un bouton « Modifier », à utiliser sans modération
    On a des lois pour protéger les remboursements aux faiseurs d’argent. On n’en a pas pour empêcher un être humain de mourir de misère.
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  9. #9
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    Bonjour
    Je m'excuse vraiment si j'ai pris du temps.
    Je donne un exemple.
    J'ai une fonction de plus de 100 paramètres. Il y a plusieurs optimums locaux (vraiment beaucoup). Car la fonction a une partie sin de quelque chose composé par logarithme d'autre chose ect. Le seul algorithme efficace pour pour trouver l'optimum est l'algorithme stochastique. Et ce algorithme parcourent pratiquement tout le domaine de chaque paramètre (étant donné que ce domaine est continue et dense donc ce n'est pas cool de parcourir le domaine par une grille de points). L'algorithme élimine certains domaines et ce faisant, il réduit le domaine candidat contenant la solution. Par itération il réduit le domaine jusqu'à ce qu'il soit dégénéré à un point. Donc effectivement, il y a plusieurs boucles.
    Entre temps calculer la fonction objectif pour un point donné n'est pas systématique. Déjà pour une itération il y a de grosses matrices à calculer avant d'évaluer la fonction. Ce n'est pas imaginé mais c'est des problèmes réels. Plus les gens construisent des modèles qui sont proches de la réalité, plus le modèle est compliqué.
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  10. #10
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    Bonjour,

    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    --snip--
    Oui, d'accord, très bien, merci pour ces explications, mais pour ma question précise, alors ?

    Citation Envoyé par Jipété Voir le message
    Est-ce que dans vos codes de fous vous incluez des points de reprise ?

    Parce qu'un code qui tourne depuis plus d'un an, s'il doit tourner encore 6 mois et que demain il y a grève EDF (suffisamment longue pour que les onduleurs tombent) ou n'importe quelle autre raison valable qui va éteindre les machines, comment gérez-vous ça ?
    Genre en fin de sous-boucle écrire systématiquement dans un fichier sur le disque le nom de la sous-boucle terminée et les résultats des calculs, histoire de pouvoir les réinjecter afin de repartir de là si jamais gros pépin machine ?
    Il a à vivre sa vie comme ça et il est mûr sur ce mur se creusant la tête : peutêtre qu'il peut être sûr, etc.
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  11. #11
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    Je n'ai pas trop compris la question
    généralement les genre de problèmes sont lancés sur des super calculateur de l'Université ou de l'institut de recherche. Donc je n'ai pas encore vu quelqu'un qui m'a dit que le super calculateur est éteint. Et même si ça arrive, il n'a pas le choix. Il reprend la procédure ou soit il abandonne le sujet.
    Je n'ai pas compris ce que vous avez demandé par rapport aux boucles.

    Citation Envoyé par dourouc05 Voir le message
    Sauf si ça te restreint vachement dans la zone à explorer. Loin de moi l'idée de tout remplacer par une fonction assez jolie, optimisable en quelques minutes .

    D'ailleurs, en Julia, tu peux regarder du côté de JuMP pour la partie modélisation et les solveurs globaux existants — puis tu pourras écrire le tien, comparer avec d'autres, si tu veux .
    Merci encore Dourouc05. J'ai fait mon premier test avec Julia et c'est hyper rapide que R. Je te remercie infiniment. J'ai regardé JuMP mais je ne sais pas s'il y a des solveurs adaptés aux cas d'extremums locaux.

    Je ne sais pas si ce serait trop demandé de vérifier avec moi
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  12. #12
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Je n'ai pas trop compris la question


    Je veux dire que si un calcul dure un an par exemple, et qu'au bout de onze mois et demi il y a un incident qui fait que le calculateur s'arrête, tout est perdu ? Les onze mois et demi de calculs c'est perdu ? Faut recommencer à zéro et attendre encore un an ? Avec à chaque lancement l'épée de Damoclès de la coupure improbable, peut-être, mais pas impossible...
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  13. #13
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Je ne sais pas si ce serait trop demandé de vérifier avec moi
    À ma connaissance, il n'y a rien pour ce domaine assez précis. Maintenant, il y a tellement de paquets Julia non référencés que ça pourrait très bien exister, mais dans ce cas ce n'est pas très connu.
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    Ok merci infiniment
    Je vais attendre un peu en espérant que d'autres répondent avant de fermer la discussion
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  15. #15
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Je vais attendre un peu en espérant que d'autres répondent avant de fermer la discussion

    Citation Envoyé par Jipété
    mais pour ma question précise, alors ?
    Citation Envoyé par Jipété Voir le message
    Je veux dire que si un calcul dure un an par exemple, et qu'au bout de onze mois et demi il y a un incident qui fait que le calculateur s'arrête, tout est perdu ? Les onze mois et demi de calculs c'est perdu ? Faut recommencer à zéro et attendre encore un an ? Avec à chaque lancement l'épée de Damoclès de la coupure improbable, peut-être, mais pas impossible...
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    Citation Envoyé par Jipété Voir le message


    Je veux dire que si un calcul dure un an par exemple, et qu'au bout de onze mois et demi il y a un incident qui fait que le calculateur s'arrête, tout est perdu ? Les onze mois et demi de calculs c'est perdu ? Faut recommencer à zéro et attendre encore un an ? Avec à chaque lancement l'épée de Damoclès de la coupure improbable, peut-être, mais pas impossible...
    Je ne sais vraiment pas si qeulqu'un a déjà eu ce poblème
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  17. #17
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Je ne sais vraiment pas si quelqu'un a déjà eu ce poblème
    Mais la question n'est pas de savoir si qqun a déjà eu le problème, on s'en fout de ça ! La question c'est de savoir s'il y a des points de reprise en cas de pépin dans le processus de calcul, quel que soit le type de pépin, et vu comment tu réponds, on dirait bien que c'est le dernier de tes soucis : tu n'imagines pas un instant que quelque chose puisse foirer, c'est fou je trouve.

    Qu'on me comprenne bien : si tes monstrueux calculs duraient 5 minutes, je ne serais pas là à pianoter tout ça. Mais je sais qu'un processus peut planter, pour mille et une raisons, et personne n'a l'air de s'en préoccuper, à croire que perdre un an de calculs n'a aucune importance !

    Nous ne sommes vraiment pas dans le même monde, désolé pour le dérangement...
    Il a à vivre sa vie comme ça et il est mûr sur ce mur se creusant la tête : peutêtre qu'il peut être sûr, etc.
    Oui, je milite pour l'orthographe et le respect du trait d'union à l'impératif.
    Après avoir posté, relisez-vous ! Et en cas d'erreur ou d'oubli, il existe un bouton « Modifier », à utiliser sans modération
    On a des lois pour protéger les remboursements aux faiseurs d’argent. On n’en a pas pour empêcher un être humain de mourir de misère.
    Mes 2 cts,
    --
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  18. #18
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    Citation Envoyé par Haache Voir le message
    Je ne sais vraiment pas si qeulqu'un a déjà eu ce poblème
    C'est un problème assez régulier, plutôt (http://www.ceci-hpc.be/training.html#checkpoint).
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt ou PyQt (tutoriels, FAQ, traductions) ? Contactez-moi par MP.

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    Pas de question d'ordre technique par MP !

  19. #19
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    Bonjour,

    En ce qui concerne la question de Jipété, je me souviens que dans mon jeune temps, on mettait les serveurs sur onduleur et qu'en cas de défaillance électrique, l'onduleur envoyait un signal au serveur pour que celui-ci agisse en conséquence comme par exemple se mettre dans une certaine "veille prolongée".
    Ce que je veux dire par là, c'est qu'il faut faire la part des choses: le développeur doit prévoir ces propres cas de pertes de données inhérent à sa conception, mais ne doit pas être obligé de prévoir le cas d'une panne système, c'est justement le système qui devrait être préventif sur ce point.

    Mais bon, après, il y a la réalité des choses...
    Cordialement.

  20. #20
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    Citation Envoyé par Jipété Voir le message
    Nous ne sommes vraiment pas dans le même monde, désolé pour le dérangement...
    Du calme ce n'est pas comme si on se déteste.

    Regarde bien la question que j'ai posé.e J'ai dit que je n'ai pas encore estimé un genre de modèle mais je risque de le faire bientôt. Donc ce n'est pas comme si j'ai déjà prévu assez de choses pour te répondre Oui il y a de points de reprises ou bien si le système se plante voici ce qu'on peut faire. Moi je ne sais pas encore comment ça marche. Et si je suis ici c'est pour savoir avec quel langage on peut lancer le programme pour que ça soit rapide. C'est pourquoi j'ai dit que je ne sais pas si quelqu'un a eu ce problème pour te dire oui voici comment les gens le résolvent.

    En tout cas merci à tout un chacun de vous. Je pense que j'ai eu déjà ce que je veux.
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