foreach %dopar%比for循环慢

Question

为什么使用%dopar%的foreach()比for慢。这里有一个小例子：

library(parallel)
library(foreach)
library(doParallel)
registerDoParallel(cores = detectCores())

I <- 10^3L

for.loop <- function(I) {
  out <- double(I)
  for (i in seq_len(I))
    out[i] <- sqrt(i)
  out
}

foreach.do <- function(I) {
  out <- foreach(i = seq_len(I), .combine=c) %do%
    sqrt(i)
  out
}

foreach.dopar <- function(I) {
  out <- foreach(i = seq_len(I), .combine=c) %dopar%
    sqrt(i)
  out
}

identical(for.loop(I), foreach.do(I), foreach.dopar(I))
## [1] TRUE
library(rbenchmark)
benchmark(for.loop(I), foreach.do(I), foreach.dopar(I))
##               test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
## 1      for.loop(I)          100   0.696    1.000     0.690    0.000        0.0     0.000
## 2    foreach.do(I)          100 121.096  173.989   119.463    0.056        0.0     0.000
## 3 foreach.dopar(I)          100 120.297  172.841   111.214    6.400        3.5     6.734

一些额外的信息：

sessionInfo()
## R version 3.0.0 (2013-04-03)
## Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=ru_RU.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=ru_RU.UTF-8       
##  [4] LC_COLLATE=ru_RU.UTF-8     LC_MONETARY=ru_RU.UTF-8    LC_MESSAGES=ru_RU.UTF-8   
##  [7] LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C              
## [10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=ru_RU.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] parallel  stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] doMC_1.3.0       rbenchmark_1.0.0 doParallel_1.0.1 iterators_1.0.6  foreach_1.4.0    plyr_1.8        
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] codetools_0.2-8 compiler_3.0.0  tools_3.0.0

getDoParWorkers()
## [1] 4

- Artem Klevtsov

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对于小任务，线程设置的开销会占主导地位，特别是与单个线程上的向量化函数相比。在您上面的实现中，将有很多函数调用和内存开销。并行处理最适合于强烈依赖CPU计算的活动。 - James

Answer 1

特别提到并用示例说明，有时由于要结合doParallel包中的分离并行进程的结果，设置可能会更慢一些。参考：http://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf，第3页中指出：“对于小任务来说，调度任务和返回结果的开销可能大于执行任务本身的时间，从而导致性能不佳。”我使用了这个示例，发现在某些情况下，使用该包需要的时间仅为执行代码所需时间的50%。

- PascalVKooten