Bonnes pratiques

Dans cette section, nous présentons des recommandations pour optimiser vos workflows parallèles en R. Ces bonnes pratiques vous aideront à éviter les pièges courants et à tirer le meilleur parti de vos ressources matérielles.

a) Ne pas paralléliser des tâches trop légères

Pourquoi ? Lorsque la durée d’un traitement séquentiel est très courte (quelques millisecondes), la création et la gestion des processus parallèles (workers) peuvent introduire un overhead supérieur au gain escompté. Le résultat peut même être un ralentissement global.

Comment mesurer ? Avant de paralléliser, comparez systématiquement les temps d’exécution séquentiel et parallèle :

b) Trouver le bon équilibre entre nombre de cœurs et taille de tâche

Pourquoi ? Attribuer trop de workers à une petite charge de travail génère un overhead inutile. À l’inverse, trop peu de workers pour une grosse tâche sous-utilise vos cœurs physiques.

Règle empirique Calculez le nombre optimal de workers en fonction du volume de données et d’un grain de tâche minimal :

c) Optimisation de la mémoire et du CPU

Pourquoi ? La gestion de la mémoire et la planification des processus jouent un rôle clé dans la performance. Des objets trop volumineux en RAM ou une saturation CPU nuisent à l’ensemble du système.

Recommandations

Planification dynamique : laissez R gérer automatiquement les processus.

plan(multisession)

Nettoyage de la mémoire : libérez les gros objets.

rm(large_object)
gc()  # Garbage collection

Surveillance : gardez toujours un cœur disponible pour le système.

Sous Linux: utilisez htop.
Sous Windows: ouvrez le Gestionnaire des tâches.

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