Rcpp::Function in parallel for section答案

【问题标题】：Rcpp::Function in parellel for sectionRcpp::Function in parallel for section
【发布时间】：2019-02-23 10:27:30
【问题描述】：

我正在尝试并行化以循环计算个人的适应度值。对于整个算法，我使用的是 Rcpp，但适应度函数是从 R 传递的。

所以我正在尝试做这样的事情：

#pragma omp parallel for
  for (int i = 0; i < population.size(); i++)
  {
    population[i].computeFitness(FitnessFunction);
  }

其中FitnessFunction 是Rcpp::Function，computeFitness 只是类函数，本质上是将计算值分配给成员变量。

void computeFitness(Rcpp::Function optFunction)
  {
    this->_fitness = Rcpp::as<double>(optFunction(this->_coords));
  }

但这会崩溃，因为据我所知，R 是单线程的，我不能在并行部分中使用任何底层 R 实例。

那么有没有办法将Rcpp::Function 转换为std::function、仿函数或类似的东西？有没有其他方法可以将函数从 R 传递给 Rcpp，让我可以并行计算这个适应度值？

整个工作是为 CRAN 创建飞蛾搜索算法的并行优化包。

与std::function 基本相同的c++ 代码运行良好。 Rcpp 代码在没有并行的情况下也能正常工作。

【问题讨论】：

Rcpp::Function 来自哪里？如果它是 R 函数，则不能使其线程保存。如果 Xptr 是您为传输而包装的 C++ 函数，您可以使用它。
这是我的代码应该优化的函数。由 R 的用户提供。但似乎这个问题在 Rcpp 中是不可能解决的。除非我会强制用户使用 c++。所以看来我要么在 R 中用并行部分重写它，要么在 Rcpp 中保持单线程，然后看看什么运行得更快。
如果您在 R 级别进行并行化，则可以使用 Rcpp::Function，因为您需要与多个 R 进程进行交互。
公平点，虽然它仍然以 R 速度运行 ...

【解决方案1】：

你知道Rcpp::Function() 只是调用了一个 R 函数，因此

您可以在 R 级别更轻松地实现 R 代码的并行调用。

如果您希望 C++ 速度并行，您需要编写可以并行调用的 C++ 代码 - 例如，请参阅 RcppParallel 包及其小插图以获取介绍性示例。

【讨论】：

是的，我知道，这就是为什么我正在寻找将该函数转换为 C++ 函数的方法。问题是我正在编写优化包，其中优化功能由 R 中所述包的用户提供，所以我不能只用 C++ 重写它，因为它每次都会不同。 ABCOptim CRAN 包中使用了类似的方法，但该包不是并行的。
我要么在 R 中并行重写，要么在 Rcpp 中保持单线程，看看哪个更快。因为似乎只有其他解决方案是强制用户用 C++ 编写优化函数。
FWIW RcppDE 是一个优化框架，我允许导入用户提供的 C++ 函数。
你介意我从你的 RcppDE 中获取概念，稍微改变它并在我的包中使用它吗？当然，我会在代码和文档中引用您的帮助。
当然不是——这都是 GPL 的原因。我本来打算回到 RcppDE 来添加 OpenMP 角度，但不知何故它从未发生过——我一直在尝试在串行和并行模式下获得相同的 RNG 流，这可能有点太多了。