如何让 R 使用计算机的所有内核？答案

【问题标题】：How to let R use all the cores of the computer?如何让 R 使用计算机的所有内核？
【发布时间】：2011-12-26 20:39:05
【问题描述】：

我读到 R 只使用一个 CPU。如何让 R 使用所有可用的内核来运行统计算法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，对于初学者，请参阅 CRAN 上的 High Performance Computing 任务视图。这列出了可用于支持单机并行计算的软件包的详细信息。

从 R 版本 2.14.0 开始，通过 parallel 包 内置了对并行计算的支持，其中包括对现有 snow 和 multicore 的略微修改版本 包。 parallel 包有一个你应该阅读的小插曲。您可以使用以下方式查看它：

vignette(package="parallel", topic = "parallel")

还有其他方法可以利用您的多核，例如通过使用多线程 BLAS 进行线性代数计算。

这是否会加速您想要执行的“统计计算”取决于这些“统计计算”是什么。产生多个线程或工作者需要额外的成本来设置、管理它们和收集结果。一些操作看到了使用多个内核/线程的好处（一些很大，一些很小），而另一些操作则因为这种额外的开销而减慢了速度。

简而言之，不要指望通过使用 n 个核心而不是 1 个核心来减少 n 倍的计算时间。

【讨论】：

请注意，要查看小插图，您可能需要执行 vignette(package="parallel",topic="parallel")。对我来说，如果我不添加 topic= 它只会列出小插图。
@XuWang 是的，确实。我的意思是说你可以通过该代码列出它 - 我不记得主题名称，我还没有在办公室切换到 2.14.0。只是懒惰。但将编辑上述内容。谢谢。
不用担心。从你的许多详细回答来看，你是懒惰的反面！
我不认为小插图可用（至少在 R 和并行 v 3.0.2 中）
@Abe 是什么让你这么说？我展示的vignnette 代码行对我有用，至少在 R v 3.0.3 下

【解决方案2】：

如果您碰巧对同一件事进行了几次*迭代（或针对几个*不同参数的相同代码），最简单的方法是运行多个 R 副本——操作系统将在不同的内核上分配工作。在相反的情况下，去学习如何使用真正的并行扩展。

为了这个答案，很少意味着更少或等于核心数。

【讨论】：