如何让R使用所有处理器？

Question

我有一台运行Windows XP的四核笔记本电脑,但是看看任务管理器R似乎一次只能使用一个处理器.如何让R使用所有四个处理器并加速我的R程序？

Answer 1

我有一个基本系统,我在"for"循环中并行化我的程序.一旦了解了需要完成的工作,这种方法很简单.它只适用于本地计算,但这似乎是你所追求的.

您需要安装这些库:

library("parallel")
library("foreach")
library("doParallel")

首先,您需要创建计算群集.我经常在运行并行程序时做其他事情,所以我想保持一个开放状态."detectCores"函数将返回计算机中的核心数.

cl <- makeCluster(detectCores() - 1)
registerDoParallel(cl, cores = detectCores() - 1)

接下来,使用"foreach"命令以及%dopar%运算符调用for循环.我总是使用"try"包装器来确保丢弃操作失败的任何迭代,并且不会破坏其他好的数据.您需要指定".combine"参数,并将任何必要的包传递到循环中.请注意,"i"定义为等号,而不是"in"运算符!

data = foreach(i = 1:length(filenames), .packages = c("ncdf","chron","stats"),
               .combine = rbind) %dopar% {
  try({
       # your operations; line 1...
       # your operations; line 2...
       # your output
     })
}

完成后,清理:

stopCluster(cl)

Answer 2

高性能CR的CRAN任务视图R列出了几个选项.XP是有限制的,但你仍然可以像雪用几分钟内插座工作.

Answer 3

从版本2.15开始,R现在支持多核计算.只需加载并行包

library("parallel")

并查看相关的插图

vignette("parallel")

Answer 4

我听说REvolution R支持更好的多线程,然后R和REvolution的典型CRAN版本也支持Windows中的64位R. 我一直在考虑购买副本,但我发现他们的价格不透明.他们的网站上没有价目表.很奇怪.

Answer 5

我相信这个multicore包适用于XP.它提供了一些基本的多进程功能,特别是通过提供直接替换lapply()和一种评估新线程中表达式的简单方法(mcparallel()).