Utiliser parSapply()

Nous avons déjà joué au jeu suivant :

Initialiser : total = 0.
Lancer un seul dé et l'ajouter à total.
Si total est pair, réinitialiser total à zéro.
Si total est supérieur à 10, la partie se termine.

Le jeu peut être simulé avec la fonction play() :

play <- function() {
  total <- no_of_rolls <- 0
  while(total < 10) {
    total <- total + sample(1:6, 1)

    # If even. Reset to 0
    if(total %% 2 == 0) total <- 0 
    no_of_rolls <- no_of_rolls + 1
  }
  no_of_rolls
}

Pour simuler le jeu 100 fois, on peut utiliser une boucle for ou sapply() :

res <- sapply(1:100, function(i) play())

C'est parfait pour l'exécuter en parallèle !

Pour rendre des fonctions disponibles sur un amas, utilisez la fonction clusterExport(). Elle prend un amas et une chaîne qui nomme la fonction.

clusterExport(cl, "some_function")

Cette activité fait partie du cours

Écrire du code R efficace

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Instructions de l’exercice

La fonction play() a été définie dans votre espace de travail.

Créez un amas avec makeCluster() et fixez le nombre de cœurs à 2. Stockez le résultat dans cl.
Exportez la fonction play() vers l'amas.
Réécrivez la fonction sapply() ci-dessus avec parSapply().
Arrêtez l'amas avec stopCluster().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

library("parallel")
# Create a cluster via makeCluster (2 cores)
cl <- ___

# Export the play() function to the cluster
___

# Re-write sapply as parSapply
res <- sapply(1:100, function(i) play())

# Stop the cluster
___

Modifier et exécuter le code