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[logilab] Logilab à EuroSciPy 2014

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Logilab était présent à EuroSciPy2014 à Cambridge la semaine dernière, à la fois pour suivre les travaux de la communauté scientifique, et pour y présenter deux posters.

Performances

Il y a encore beaucoup été question de performances, au travers de tutoriels et de conférences de grande qualité :

  • une Keynote de Steven G. Johnson expliquant comment le langage Julia, de haut niveau et à typage dynamique parvient à atteindre des performances dignes du C et du Fortran dans le domaine numérique : le langage a été conçu pour être compilé efficacement avec un jit (just-in-time compiler) basé sur LLVM , en veillant à rendre possible l'inférence des types du maximum de variables intermédiaires et des retours des fonctions à partir des types d'entrée, connus au moment de leur exécution. L'interfaçage bidirectionnel avec le Python semble très simple et efficace à mettre en place.
  • un tutoriel de Ian Ozswald très bien construit, mettant bien en avant la démarche d'optimisation d'un code en démarrant par le profiling (cf. aussi notre article précédent sur le sujet). Les différentes solutions disponibles sont ensuite analysées, en montrant les avantages et inconvénients de chacune (Cython, Numba, Pythran, Pypy).
  • l'histoire du travail d'optimisation des forêts d'arbres décisionnels (random forests) dans scikit-learn, qui montre à quel point il est important de partir d'une base de code saine et aussi simple que possible avant de chercher à optimiser. Cet algorithme a été entièrement ré-écrit de façon itérative, conduisant au final à l'une des implémentations les plus rapides (sinon la plus rapide), tous langages confondus. Pour parvenir à ce résultat des formulations adroites de différentes parties de l'algorithme ont été utilisées puis optimisées (via Cython, une ré-organisation des données pour améliorer la contiguïté en mémoire et du multi-threading avec libération du GIL notamment).
  • la présentation de Firedrake, un framework de résolution d'équations différentielles par la méthode des éléments finis, qui utilise une partie de FEniCS (son API de description des équations et des éléments finis à utiliser) et la librairie PyOP2 pour assembler en parallèle les matrices et résoudre les systèmes d'équations sur GPU comme sur CPU.
  • la présentation par Jérôme Kieffer et Giannis Ashiotis de l'ESRF de l'optimisation de traitements d'images issues de caméras à rayons X haute résolution débitant 800Mo/s de données en utilisant Cython et du calcul sur GPU.

Autres sujets remarqués

D'autres sujets que je vous laisse découvrir plus en détails sur le site d'EuroSciPy2014 prouvent que la communauté européenne du Python scientifique est dynamique. Parmi eux :

  • un tutoriel très bien fait d'Olivier Grisel et Gaël Varoquaux sur l'analyse prédictive avec scikit-learn et Pandas.
  • une belle présentation de Gijs Molenaar qui a créé une belle application web pour présenter les données d'imagerie radioastronomiques issues du LOFAR.
  • enfin, Thomas Kluyver et Matthias Bussonnier nous ont notamment parlé du projet Jupyter qui permet d'utiliser le notebook IPython avec des noyaux non Python, dont Julia, R et Haskell.

Posters

Logilab a eu l'opportunité de prendre part au projet de recherche PAFI (Plateforme d'Aide à la Facture Instrumentale), en développant une application WEB innovante, basée sur CubicWeb, visant à la fois à faciliter le prototypage virtuel d'instruments (à vent pour le moment) et à permettre des échanges de données entre les acteurs de la recherche et les facteurs d'instrument, voire les musées qui possèdent des instruments anciens ou exceptionnels. La plateforme met ainsi en œuvre la Web Audio API et un modèle de collaboration élaboré.

L'autre poster présenté par Logilab concerne Simulagora, un service en ligne de simulation numérique collaborative, qui permet de lancer des calculs dans les nuages (donc sans investissement dans du matériel ou d'administration système), qui met l'accent sur la traçabilité et la reproductibilité des calculs, ainsi que sur le travail collaboratif (partage de logiciel, de données et d'études numériques complètes).

Un grand merci à l'équipe d'organisation de l'événement, qui a encore remporté un joli succès cette année.


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