R中的并行和多核处理

Question

这是我认为R语言极限的应用，但还是试试吧...

我在R中进行一些大量处理，编写了一个函数来完成单个调用中的所有工作。然而，我想使用多个核心进行线程或利用。

我看过Parallel包，但它已被弃用。我希望能够将函数作为新线程调用。

我了解并行计算的复杂性，并且知道这不是世界上最容易的事情，但如果有人知道一些有用的软件包或我可能忽略的任何内容，我会很感激。

谢谢！

- A_Skelton73

Answer 1

multicore包已被弃用，建议使用parallel。请查看parallel包中mclapply函数的文档：这是在并行执行函数时最简单的方法。它与lapply非常相似，但具有一些新的可选参数：

library(parallel)
myfun <- function(i) { Sys.sleep(1); i }
mclapply(1:8, myfun, mc.cores=4)

请注意，mclapply使用进程而不是线程，在Windows上不支持并行执行。对于Windows，您应该看一下parLapply，它也在parallel中。它与lapply类似，但需要一个集群对象作为第一个参数。这里是同样的例子，但它可以在任何平台上运行：

library(parallel)
cl <- makePSOCKcluster(4)
myfun <- function(i) { Sys.sleep(1); i }
parLapply(cl, 1:8, myfun)
stopCluster(cl)

- Steve Weston

---

但是像并行包中的parLapply这样的函数在Windows上确实可以并行工作，只是使用它需要比mclapply更多的设置。 - Greg Snow

@GregSnow，我终于理解了你的评论，希望我的回答有所改善。谢谢。 - Steve Weston