Analyse statistique : à quoi sert le parallélisme ?

Autrefois, les machines utilisaient une méthode de calcul séquentiel pour effectuer des opérations. Désormais, grâce au parallélisme en informatique il est possible d’effectuer des opérations simultanément. Vous vous demandez en quoi le parallélisme informatique peut être utile pour l’analyse statistique ? Ce qui suit est fait pour vous.

Définition du parallélisme

Le parallélisme est une méthode de traitement de donnée informatique. Il consiste à créer un environnement électronique numérique capable de traiter les données simultanément. Le parallélisme permet de réaliser des opérations informatiques en un temps record. Cette technique était réservée aux super ordinateurs. Les premières générations d’ordinateurs classiques utilisant une technique dite séquentielle.

Néanmoins, depuis le début du XXIe siècle, on assiste à une démocratisation du parallélisme sur nos machines. Cela a amené les constructeurs à développer de processeurs multi cœurs. Aujourd’hui, bon nombre d’ordinateurs de bureaux appliquent le parallélisme pour exécuter les programmes.

Utilité du parallélisme en analyse statistique

L’intérêt du parallélisme est donc de rendre plus rapide un ordinateur. On estime qu’un système parallèle sera jusqu’à 1 000 fois plus rapide qu’un système séquentiel.

Le parallélisme est adapté particulièrement à certaines méthodes de calcul. Ainsi, le parallélisme peut être très utile pour les prédictions météorologiques, la dynamique des fluides, la simulation et la modélisation de problématiques de grande taille, la fabrication automatisée et l’intelligence artificielle, la création d’images de synthèse, le décryptage de textes ou encore la recherche de mot de passe.

Le parallélisme est adapté également à la résolution d’équations incluant un grand nombre d’inconnues.

Compte tenu de la capacité de calcul exceptionnelle des programmes parallèles, il est donc logique que cette technique soit utilisée aujourd’hui pour du data management.

Dans la vie de tous les jours on utilise les systèmes parallèles pour faire de l’analyse marketing, collecter les informations pour en extraire l’essentiel, faire de l’analyse statistique…

Grâce au parallélisme, on peut effectuer des simulations et faire du data visualisation sur des test crash d’automobiles par exemples.

Les domaines d’application du parallélisme informatique sont quasi illimités.

R++ un exemple d’application de parallélisme en analyse statistique

R++ est un outil d’analyse statistique qui permet l’analyse de big data. R++ est un programme à l’interface accueillant. Les développeurs du programme ont tenu compte du fait que la plupart des statisticiens ne sont pas des cracks en informatique pour proposer un logiciel intuitif et facile à utiliser.

Grâce au logiciel d’analyse statistique R++ vous effectuerez vos opérations en un temps record. Pour parvenir à ce niveau de rapidité, le logiciel exploite trois sources de parallélisme :

  • Le cloud
  • Le multi-cœur
  • La carte graphique

Le cloud est un réseau informatique de machine connectée. C’est un environnement dématérialisé qui permet le stockage de données importantes.

Le multi-cœur est une technologie qui permet d’utiliser simultanément tous les CPU d’une machine.

La carte graphique quant à elle est une unité de calcul parallèle. Les processeurs utilisés dans ce cadre sont dotés d’une petite mémoire. En temps normal, cela devrait être un handicap mais dans ce cas ci, cela permet d’effectuer des opérations rapide s’il s’agit de calculs linéaires.

En arrivant à combiner ces sources, le logiciel R++ arrive à être 800 fois plus rapide qu’un système R.