REvolution R Enterprise

ниче так, ынтерпрайзненько.

> круглосточная техподдержка.

В топку.

Забавная опечатка, поправил.

Вообще-то вариант r-project.org на amd64 нормально работает. О чём они?

>64-битные версии для всех архитектур;

Может «64-битные версии для всех ОС»? А то фигня какая-то получается.

Кто пробовал на нем прогить, скажите оно проще чем сишарп?

>Кто пробовал на нем прогить, скажите оно проще чем сишарп?
оно изменённый подвид схемы с присваиваниями

это что-ж, опенсорц компиляторы и библиотеки сосут-с в 5-25 раз больше? невероятно

>возможность параллельного исполнения на больших и очень больших кластерах;

надо ли для этого что-то делать? и как быть с библиотеками, которые на си? надо бы поизучать

>это что-ж, опенсорц компиляторы и библиотеки сосут-с в 5-25 раз больше? невероятно
я думаю, на бибилиотеках, которые на си разницы особой нет

и главное - самое большое проседание производительности где? в умножении матриц. стыд стыд стыд.

Сосут. За библиотеки не скажу, не тестировал, но gcc-4 сливает icc раза в два на обычном рунге-кутте. Что интересно, gcc-3.3.6 сливает намного меньше, а на 32-битной архитектуре вообще разницы между gcc-3.3.6 и icc практически нет. Проверял как на amd, так и на intel.

Интересно. Хотя на производительность, в принципе, пофиг.

имхо жалкай попытка конкурировать с S и SPSS.

хотя и есть побочный эффект в виде популяризации R (проплатили NY times опять же)

Популярнее всего SAS, а с ним сложно конкурировать по тем же причинам, что и с выньдос

1) на дворе R version 2.8.1 . Тесты проведены на 2.7.2 от 25-Aug-2008.

2) озаботились ли авторы тестирования установкой бласа и прочих библиотек с которыми R слинкован и от которых очень даже зависит скорость счета?

R 23718 xxxx mem REG 8,3 6065724 436980619 /usr/lib/sse2/atlas/libblas.so.3gf.0

что то мне не вериться в плечо 20 по сравнению с этой библиотекой какой то коммерческой мегабиблиотеки...

http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf

неплохая книжка по скользким местам.

>дополнительные оптимизации за счёт сборки коммерческим компилятором и использования коммерческих же математических библиотек.

вот она, истина ! качество кода опенсорц может и выше ( хотя тоже вопрос ) но в целом качество продукта опенсорц такое же или ниже чем платная коммерческая вылизанная разработка, нацеленная на получение прибыли.

дрова ati и intel wifi да и компиляторы тому доказательство.

опенсорц - это отличные модели и идеи, но дерьмовая реализация, выдумывать идеальные структуры можно на энтузиазме, а вот кропотливое исправление всех мелких багов - это делается за деньги или не делается вообще.

товарищ выше явно хапнул лишнего.

>Сосут. За библиотеки не скажу, не тестировал, но gcc-4 сливает icc раза в два на обычном рунге-кутте. Что интересно, gcc-3.3.6 сливает намного меньше, а на 32-битной архитектуре вообще разницы между gcc-3.3.6 и icc практически нет. Проверял как на amd, так и на intel. anonymous (*) (31.01.2009 19:22:01)

Библиотеки тоже в общем сливают.

Но, по-моему, прирост скорости не стоит такого кол-ва денег.

> Но, по-моему, прирост скорости не стоит такого кол-ва денег.

ну тут как бы речь идет не о приросте в несколько процентов. или обычный R распараллеливается на кластеры без проблем?

закрытые исходники по определению порождают хаки и недоделки, даже из лучших побуждений, даже не говоря про арабов, которые не смотрят новости и телевизор вообще

>R распараллеливается на кластеры без проблем?
на самом деле да, там есть поддержка mpi и ещё какой-то технологии не помню

можно ещё скриптов для postgresql написать

> Сосут. За библиотеки не скажу, не тестировал, но gcc-4 сливает icc раза в два на обычном рунге-кутте. ... Проверял как на amd, так и на intel.

А вы проверьте на z/Architecture или POWER.

> на самом деле да, там есть поддержка mpi и ещё какой-то технологии не помню

> можно ещё скриптов для postgresql написать

ну вот и выходит, что если надо серьезную статистику считать,
то либо держать программистов которые будут с mpi возиться
(а как правило это будут не программисты, а статистики, и не
факт что им это все будет интересно), либо готовое решение за бабки.

>либо готовое решение за бабки.

И серьезные статистики выберут это =)

ну если они именно статистики, а не software engineer'ы, то это вполне естественно

в R с параллелизмом все в порядке:

http://www.statistik.uni-dortmund.de/useR-2008/tutorials/eddelbuettel.html


что касается "трудности", то например pnmath0 вполне прозрачен к применению, вполне возможно глядя на него фирма и открыла бесплатный доступ.

дело в том что "писать программы на фортране" в R можно, но эффективный (во всех отношениях) код это векторизированный... а если считается вектор его легко раскинуть на любое кол-во узлов (чем и занимаются пакеты по ссылке).

ну и конечно лучше не скажешь:

On Tue, Sep 9, 2008 at 6:31 AM, Nic Larson <niklar@gmail.com> wrote:
> > Need to buy fast computer for running R on. Today we use 2,8 MHz intel D cpu
> > and the calculations takes around 15 days. Is it possible to get the same
> > calculations down to minutes/hours by only changing the hardware?
> > Should I go for an really fast dual 32 bit cpu and run R over linux or xp or
> > go for an quad core / 64 bit cpu?
> > Is it effective to run R on 64 bit (and problem free
> > (running/installing))???
> > Have around 2000-3000 euro to spend

Faster machines won't do that much.  Without knowing what methods and
algorithms you are running, I bet you a beer that it can be made twice
as fast by just optimizing the code.  My claim applies recursively.
In other words, by optimizing the algorithms/code you can speed up
things quite a bit.  From experience, it is not unlikely to find
bottlenecks in generic algorithms that can be made 10-100 times
faster.  Here is *one* example illustrating that even when you think
the code is "fully optimized" you can still squeeze out more:

  http://wiki.r-project.org/rwiki/doku.php?id=tips:programming:code_optim2

So, start profiling your code to narrow down the parts that takes most
of the CPU time.  help(Rprof) is a start.  There is also a Section
'Profiling R code for speed' in 'Writing R Extensions'.  Good old
verbose print out of system.time() also helps.

My $.02 ...or 2000-3000USD if it was bounty?!  ;) 

/Henrik

А на арме icc вообще а теоретический максимум производительности вышел.

И компиляция и исполнение программ происходит за ~0 время.