RNG、R、mclapplyおよびコンピューターのクラスター

Rとコンピューターのクラスターでシミュレーションを実行していますが、次の問題があります。私が実行する各Xコンピューターで：

fxT2 <- function(i) runif(10)
nessay <- 100
c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE)

32台のコンピューターがあり、それぞれに16コアがあります。ただし、乱数の約2％は同一です。これを回避するためにどのような戦略を採用しますか？

レイテンシを設定することで、fxT2のこの問題を回避できました（つまり、各ジョブが各Xコンピューターに送信される時間を1秒遅らせます）。しかし、それはfxt2にとって非常に特別です。

問題は、実際にはfxT2が疑似乱数を含む長いタスクであることです。プロセスの終わりに、私は同じ統計実験のX * nessay再現を得ることが期待されます。nessay再現ではありません。これが確かに事実であり、これを確認する方法はありますか？

雪が RNGの与えられた数は、クラスタの計算にストリームを初期化するために明示的にサポートしています。

次の2つのRNG実装のいずれかを使用できます。

• rsprngおよび

• 担当者

それ以外の場合は、調整を手動で行う必要があります。

並列計算用に特別に設計されたRNGを使用する必要があります。高性能計算タスクビューの「並列計算：乱数」セクションを参照してください。