R如何使用foreach获得总CPU时间？答案

【问题标题】：R How to get total CPU time with foreach?R如何使用foreach获得总CPU时间？
【发布时间】：2016-09-26 22:57:49
【问题描述】：

我正在尝试获取并行运行的代码的总 CPU 小时数（使用包 doParallel 中的 foreach），但我不确定如何执行此操作。我使用了proc.time()，但它只是返回“实时”时间的差异。根据我对system.time() 的阅读，它也应该与proc.time() 做同样的事情。如何获得并行运行的 R 代码的总 CPU 小时数？

【问题讨论】：

标签： r time parallel-foreach cpu-time

【解决方案1】：

一个小技巧是通过list 将测量的运行时间与计算结果一起返回。如下示例，我们使用system.time() 来获得与proc.time() 相同的运行时。

注意：这是我的博客文章 R with Parallel Computing from User Perspectives 的修改示例。

# fake code to show how to get runtime of each process in foreach
library(foreach)
library(doParallel)

# Real physical cores in my computer
cores <- detectCores(logical = FALSE)
cl <- makeCluster(cores)
registerDoParallel(cl, cores=cores)


system.time(
  res.gather <- foreach(i=1:cores, .combine='list') %dopar%
  {  
    s.time <- system.time( {
    set.seed(i)
    res <- matrix(runif(10^6), nrow=1000, ncol=1000)
    res <- exp(sqrt(res)*sqrt(res^3))
    })
    list(result=res, runtime=s.time)
  }
)


stopImplicitCluster()
stopCluster(cl)

因此，运行时保存在res.gather 中，您可以轻松获取它。所以，把它们加起来，我们就可以知道你的并行程序总共需要多少时间。

> res.gather[[1]]$runtime
   user  system elapsed 
   0.42    0.04    0.48 
> res.gather[[2]]$runtime
   user  system elapsed 
   0.42    0.03    0.47 
> res.gather[[2]]$runtime[3] + res.gather[[2]]$runtime[3]
elapsed 
   0.94

最后，2 个 R 会话的运行时间为 0.94 秒，不考虑 R 主控的等待时间。

【讨论】：