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Parallel algorithms.

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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 calculparallèle 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.

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Multi many core architectures Interconnection networks Cluster, grid and cloud computing systems Survivable and safety critical systems Ubiquitous computing systems Reconfigurable architectures Combinatorial and graph algorithms Numeric algorithms Task mapping and job scheduling Parallel distributed databases and knowledge discovery High performance scientific computing Resource allocation and management Power aware Computing Secure distributed computing Network routing and traffic control Multi many core programming Parallel programming theory and models Formal methods and verification Middleware for parallel systems Parallel programming languages Parallel compilers and runtime systems Performance optimization Operating systems for parallel distributed systems Cloud security Data privacy protection Mass data stream processing in clouds Big data models and computation theory Big data placement, scheduling and optimization.

Parallel algorithms --- Algorithms

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Computer science. --- Parallel algorithms.