Don blas el arbol de la ciencia

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Cublas

La velocidad o el tiempo de ejecución de los modelos en R puede ser un factor crítico, especialmente teniendo en cuenta el tamaño y la complejidad de los conjuntos de datos modernos. El número de puntos de datos, así como el número de características, puede ser fácilmente de millones. Incluso los procedimientos de modelización relativamente triviales pueden consumir mucho tiempo, lo que es crítico tanto para la optimización como para la actualización de los modelos. Una forma fácil de acelerar los cálculos es utilizar un BLAS (Subprogramas Básicos de Álgebra Lineal) optimizado. Especialmente porque el BLAS por defecto de R está bien considerado por su estabilidad y portabilidad, no necesariamente por su velocidad, esto tiene potencial. Las bibliotecas alternativas son, por ejemplo, ATLAS y OpenBLAS, que utilizaremos a continuación. Múltiples entradas de blog mostraron que son capaces de mejorar el rendimiento de las operaciones de álgebra lineal en R, especialmente las del infame R-benchmark-25.R.

Con nvblas, nvidia ofrece una biblioteca BLAS basada en la GPU que, según afirma, es mucho más rápida que los procedimientos estándar. nvblas forma parte de las últimas implementaciones de CUDA, como CUDA 9. Según nvidia, nvblas es capaz de acelerar procedimientos como el cálculo del determinante de una matriz de 2500×2500 por un factor de más de diez. Sin embargo, la mayoría de los usuarios del ámbito de la ciencia de datos no utilizan directamente las operaciones básicas de álgebra lineal, sino que suelen emplear abstracciones de alto nivel como lm() o gam() para el modelado.

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El mecanismo de cambio, mediante eselect, se basa en una característica de ld.so para permitir que las rutas de búsqueda de las bibliotecas se modifiquen durante el tiempo de ejecución, lo que permite que un programa cargue bibliotecas diferentes a las que se compilaron.

Las bibliotecas clásicas de álgebra lineal numérica, BLAS y LAPACK, desempeñan un papel importante en el campo de la computación científica. Diversas exigencias, como la velocidad, la escalabilidad y el uso de memoria, entre otras, a estas bibliotecas plantean retos no triviales en la gestión del sistema y el código en ejecución.

Si más adelante se instala un paquete que necesita estas bibliotecas, como dev-python/numpy, dev-python/scipy, dev-lang/julia o cualquiera de la gran lista de paquetes, este mecanismo se habilitará e instalará.

Por ejemplo, no utilice libopenblas.so.0 (SONAME=libopenblas.so.0) como proveedor de BLAS/CBLAS simplemente enlazándolo con libblas.so{,.3} y libcblas.so{,.3} porque cualquier programa que se enlace con BLAS (-lblas) o CBLAS (-lcblas) se enlazará finalmente con libopenblas.so.0 (verifíquelo con readelf -d foobar), lo que claramente romperá el mecanismo de cambio en tiempo de ejecución. La solución actual es parchear los sistemas de compilación upstream y construir objetos compartidos personalizados con los SONAMEs adecuados.

Sesgo humano en el aprendizaje automático

Soy Blas M. Benito, un investigador que trabaja en Maestre Lab con un amplio interés en la ecología, la biogeografía, la modelización y la simulación, el aprendizaje automático y las aplicaciones del lenguaje R para responder a preguntas ecológicas.

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Soy biogeógrafo y modelador ecológico con un doctorado en Ecología Vegetal y Cambio Global, un máster en Sistemas de Información Geográfica, una licenciatura en Biología, y bastante experiencia en la aplicación de métodos cuantitativos de última generación para entender mejor los procesos que conforman la distribución de la biodiversidad a través del espacio y el tiempo.

Zohner et al. (2016) descubrimos que las especies de plantas de latitudes más bajas utilizan el fotoperiodo primaveral para desencadenar la salida de las hojas, mientras que las especies boreales no utilizan el fotoperiodo como señal de salida de las hojas. En un estudio complementario (

Zohner et al. (2017)) descubrimos que las especies de plantas de regiones con una alta variabilidad de la temperatura primaveral tienen mayores necesidades de frío en invierno que las especies que viven en entornos más predecibles. Más recientemente, en

Feng et al. (2017) evaluamos la relación entre la distribución de las especies amenazadas y los legados del cambio de uso de la tierra, para encontrar que la distribución actual de las plantas amenazadas en China ocurre en lugares donde la intensidad histórica del uso de la tierra era baja, pero ha aumentado en las últimas décadas.

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De estos sólo tengo instalado dev-cpp/eigen-2.0.15 (que es arrastrado por la dependencia de blenders en dev-cpp/eigen:2). Haciendo un ’emerge virtual/blas’ en varios intentos nunca instaló nada de la lista.

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No sé lo que está sucediendo aquí, pero no tengo una biblioteca blas en mi sistema y por lo tanto varios paquetes que tienen virtual/blas como una dependencia no se construyen. Me inclino a tomar esto como un error en portage (del cual estoy usando 2.2.0_alpha52).

Aquí estoy perdido. Parece, que el virtual no saca ningún paquete ’emerge -pve virtual/blas’ quiere refundir sólo el virtual. (Mientras que si intento ’emerge -pve virtual/cron’ me salen cientos de dependencias).

Ahora esto es un poco curioso, he jugado un poco con ello y ahora tengo un archivo /usr/lib/libblas.so que es propiedad de sci-libs/lapack-reference-3.3.1-r1. Así que los errores de construcción han desaparecido. Pero sci-libs/lapack-reference no es una dependencia válida de virtual/blas, por lo que estoy un poco confundido.

Tienes que enmascarar >sci-libs/blas-reference-20 si quieres usar el nuevo material de blas. No podemos enmascararlo de forma cruzada en diferentes overlays, y dado que el del árbol es estable, no lo enmascararemos hasta que el nuevo material de blas esté funcionando.

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