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さまざまなファイルから大量のcsvデータを読み取るためのRスクリプトがあり、分類のためにsvmなどの機械学習タスクを実行します。 Rのサーバー上で複数のコアを使用するためのライブラリはありますか。 それ を実現するのに最適な方法は何ですか？

28 r  parallel-computing  multicore 

Rでプログラミングするとき、マルチコアパッケージを数回使用しました。しかし、私はそれが乱数をどのように処理するかについてのステートメントを見たことはありません。CでopenMPを使用するときは、適切な並列RNGを使用するように注意しますが、Rでは、理にかなったことが起こると想定しています。誰でも賢明なことが起こることを確認できますか？ 例 ドキュメントから、私たちは持っています x <- foreach(icount(1000), .combine = "+") %do% rnorm(4) rnorm`s はどのように生成されますか？

15 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

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？

10 r  random-generation  parallel-computing  multicore