R的并行运算

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R的并行运算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

rm(list=ls())
time1 <- Sys.time()
library(parallel)
#打开四核,具体核数根据机器的核数决定
cl <- makeCluster(getOption(‘cl.cores‘, 1))
#---------------
sumtest <- function(x){
result = x + 1
}
per <- parSapply(cl,c(0:100000),sumtest)

time2 <- Sys.time()
(time.run <- time2 - time1)

注意: 根据计算类型定,不一定开的核数越多运行速度越快,简单的一般是转化为sapply或者是lapply的形式











以上是关于R的并行运算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习并行运算原理 以及 keras实现GPU并行

FunDA(16)- 示范:整合并行运算 - total parallelism solution

FunDA(15)- 示范:任务并行运算 - user task parallel execution

SQL Server调优系列基础篇(并行运算总结篇二)

c# 并行运算

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