このフォーラムの誰がマルチコア、snowパッケージ、またはCUDAで"> Rを使用しているので、ワークステーションCPUよりも多くの電力を必要とする高度な計算のために、これらのスクリプトを計算するのはどのハードウェアですか？データセンターへのアクセスはどこですか？
これらの質問の背景は次のとおりです。現在、私は修士号を書いています。Rとハイパフォーマンスコンピューティングに関する論文であり、実際にRを使用しているユーザーについての強力な知識が必要です。2008年にはRのユーザー数は100万人でしたが、このトピックで見つけられるユーザー統計は多かれ少なかれです。答えます！
心からハインリッヒ
回答:
私は、数年にわたる気候変動がいくつかの渡り鳥の個体群動態に与える影響をモデル化する生物学者です。私のデータセットは非常に大きい（かなり集中的なデータ）のでmulticore、Amazon EC2サーバーでRコードを実行します。私のタスクが特にリソースを集中的に使用する場合、26個のCPUユニット、8個のコア、および68GのRAMを搭載したハイメモリクアッドプルエクストララージインスタンスを選択します。この場合、私は通常4〜6個のスクリプトを同時に実行します。各スクリプトはかなり大きなデータセットを処理します。小規模なタスクには、4〜6個のコアと約20ギガバイトのRAMを備えたサーバーを選択します。
これらのインスタンスを起動し（通常は安価ですが、現在の料金が支払いを選択した金額を超えるといつでも終了できます）、スクリプトを数時間実行し、スクリプトが終了したらインスタンスを終了します。マシンイメージ（Amazon Machine Image）については、他の誰かにUbuntuをインストールし、Rを更新し、パッケージをインストールし、それをS3ストレージスペースにプライベートAMIとして保存しました。
私のパーソナルマシンはデュアルコアのMacbook Proであり、マルチコアコールの分岐に苦労しています。他に質問がある場合は、気軽にメールしてください。
あなたが尋ねるので、マルチコアバックエンドでforeachパッケージを使用しています。これを使用して、大量のRAMを備えた単一のNehalemボックス上の複数のコアに、恥ずかしいほど並列のワークロードを分割します。これは、当面のタスクにはかなり有効です。
私はアカデミーで働いており、機械学習アルゴリズムの重いベンチマークのために、主にOpteronベースのSun Constellationといくつかの小さなクラスターでマルチコアを使用しています。これらはかなり厄介な並列問題でもあるため、マルチコアの主な役割は、メモリ使用量を増やすことなく計算をノードに分散させることです。