Mastering Parallel Programming with R
Simon R. Chapple
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Codice articolo L0-9781784394004
Master the robust features of R parallel programming to accelerate your data science computations
This book is for R programmers who want to step beyond its inherent single-threaded and restricted memory limitations and learn how to implement highly accelerated and scalable algorithms that are a necessity for the performant processing of Big Data. No previous knowledge of parallelism is required. This book also provides for the more advanced technical programmer seeking to go beyond high level parallel frameworks.
R is one of the most popular programming languages used in data science. Applying R to big data and complex analytic tasks requires the harnessing of scalable compute resources.
Mastering Parallel Programming with R presents a comprehensive and practical treatise on how to build highly scalable and efficient algorithms in R. It will teach you a variety of parallelization techniques, from simple use of R's built-in parallel package versions of lapply(), to high-level AWS cloud-based Hadoop and Apache Spark frameworks. It will also teach you low level scalable parallel programming using RMPI and pbdMPI for message passing, applicable to clusters and supercomputers, and how to exploit thousand-fold simple processor GPUs through ROpenCL. By the end of the book, you will understand the factors that influence parallel efficiency, including assessing code performance and implementing load balancing; pitfalls to avoid, including deadlock and numerical instability issues; how to structure your code and data for the most appropriate type of parallelism for your problem domain; and how to extract the maximum performance from your R code running on a variety of computer systems.
Simon R. Chapple
Simon R. Chapple is a highly experienced solution architect and lead software engineer with more than 25 years of developing innovative solutions and applications in data analysis and healthcare informatics. He is also an expert in supercomputer HPC and big data processing. Simon is the chief technology officer and a managing partner of Datalytics Technology Ltd, where he leads a team building the next generation of a large scale data analysis platform, based on a customizable set of high performance tools, frameworks, and systems, which enables the entire life cycle of data processing for real-time analytics from capture through analysis to presentation, to be encapsulated for easy deployment into any existing operational IT environment. Previously, he was director of Product Innovation at Aridhia Informatics, where he built a number of novel systems for healthcare providers in Scotland, including a unified patient pathway tracking system that utilized ten separate data system integrations for both 18-weeks Referral To Treatment and cancer patient management (enabling the provider to deliver best performance on patient waiting times in Scotland). He also built a unique real-time chemotherapy patient mobile-based public cloud-hosted monitoring system undergoing clinical trial in Australia, which is highly praised by nurses and patients, "its like having a nurse in your living room... hopefully all chemo patients will one day know the security and comfort of having an around-the-clock angel of their own." Simon is also a coauthor of the ROpenCL open source package―enabling statistics programs written in R to exploit the parallel computation within graphics accelerator chips.
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