WindowsでのRのGPU高速データ処理

現在、ビッグデータに関する論文を執筆しており、データ分析にRを多用しています。ゲームの理由で、PCにGTX1070を使用しています。ですから、講師がやっていることのいくつかの処理をスピードアップすることができれば本当にクールだと思いましたが、これを行うのは簡単ではないようです。gpuR、CUDA、Rtools、およびその他のいくつかのビットとボブをインストールしました。たとえば、ゲノム発現データからgpuMatrixオブジェクトを作成できますが、両方ともgpuMatrixオブジェクトで機能する関数をまだ見つけていませんまた、パフォーマンスに目立った違いがあります。おそらくこれは、gpuRパッケージに固有の制限に関連しているだけです-他のいくつかのパッケージは、私が探しているようなもののように聞こえる関数を持っていることについて話しているようです

これらのパッケージのほとんどすべてがLinux専用ですが、WindowsでRのGPUサポートを実装することは特に難しいですか？または、Windowsでこれを行うために使用できるパッケージが非常に少ないという他の理由がありますか？ある意味で私は興味があるだけですが、実際に機能させることも非常にクールです。Windowsで利用できるものがほとんどないことに驚き、通常はその逆です。

私の経験では、RのGPU処理の設定は難しいため、Windowsマシンでの設定はさらに困難です。さらに、GPU処理は非常に特定のタイプの計算にのみ使用できます。

それのためにGPU処理をセットアップしたいだけの場合、私の答えはまったく役に立ちません。

ただし、システムとコードの全般的なパフォーマンス最適化に関心がある場合は、次の手順を確認することをお勧めします。

• マシンでマルチコア処理を自動的に有効にするため、Base RではなくMicrosoft R Openを使用します。

• コードをベクトル化する

• データフレームの代わりにdata.tableなどのライブラリを使用する

• オブジェクトの成長を避ける

一般に、Rのパフォーマンスはコードの品質に強く依存します。あなたができることとすべきことについての非常に良い要約は、パトリック・バーンズによるRインフェルノで提供されています。