Dans les environnements massivement parallèles (MPPLe Massively Parallel Processing (MPP) est une architecture informatique où plusieurs processeurs (ou nœuds de calcul) travaillent simultanément sur différentes parties d'une même tâche complexe. Contrairement au traitement séquentiel, le MPP divise les données en fragments gérés en parallèle, réduisant drastiquement le temps d'exécution.
Dans l'écosystème SAS Viya 4, l'architecture MPP est incarnée par le moteur CAS (Cloud Analytic Services). Elle permet de distribuer les calculs analytiques et d'IA sur l'ensemble d'un cluster Kubernetes ou OpenShift, offrant une puissance de traitement quasi illimitée pour les Big Data.) tels que SAS Viya, la reproductibilité des expériences est un enjeu d'architecture critique. Pour garantir que vos routines d'intégration continue génèrent très exactement le même graphe orienté acyclique et le même jeu de données synthétiques lors d'exécutions répétées par divers workers, vous devez impérativement fixer le paramètre seed avec un nombre entier positif. L'omission de cette graine aléatoire entraînera une variation des processus de calcul stochastiques à travers les nœuds du clusterEnsemble de nœuds (machines) interconnectés, gérés par Kubernetes, qui collaborent pour exécuter les microservices et le moteur CAS de SAS Viya, assurant haute disponibilité et passage à l'échelle., ce qui invaliderait potentiellement toute tentative de benchmark rigoureux de vos modèles d'apprentissage.
Comment garantir la reproductibilité stricte de mes simulations causales sur un cluster distribué ?
Maîtrise de l'aléa en architecture MPP
Exemples pour l'action dagsimulate
Génération basique d'un DAG
Créons un simple graphe acyclique dirigé avec 4 variables, 3 arêtes et 5000 observations. Les tables de sortie contiendront la matrice d'adjacence et les données générées.
Simulation avancée avec contrôle complet
Poussons la simulation plus loin en ajustant la distribution du bruit gaussien (moyenne et écart-type) et la distribution uniforme des paramètres pour générer un jeu de données robuste, parfait pour tester un modèle complexe.
Conseil de l'Expert
Ne vous contentez pas de fixer une graine globale dans vos options SAS. Sur Viya, pour une reproductibilité bit-à-bit, vous devez spécifier la graine directement au sein de l'action CAS (par exemple dans sampling.stratified ou regression.glm) ET forcer le nombre de threads si votre algorithme est sensible à l'ordre de sommation. Une graine identique sur un nombre de workers différent peut produire des résultats divergents.
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