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2015-12-01
       最近在研究R并行计算,用自定义函数测试了下,发现并行计算居然比单线程计算耗时还大,测试时还发现,真正并行计算的时间只有十几秒,而且各个cpu的使用率都达不到90%,不知道有没有改进的办法。希望各给高手帮忙解答一下:
自定义函数如下:

> func
function(x,y){
  return(x+y)
}

单线程代码如下:
> system.time({ x <- foreach(a = 1:500000,b=rep(10,500000)) %do% func(a,b) })
   用户    系统    流逝
398.044   2.856 400.906

并行计算代码如下:

> cl <- makeCluster(4)
> registerDoParallel(cl)
> system.time({ x <- foreach(a = 1:500000,b=rep(10,500000)) %dopar% func(a,b) })
   用户    系统    流逝
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2015-12-1 16:25:10
R运行的环境是在linux系统下么?
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2015-12-1 16:28:03
wl21787 发表于 2015-12-1 16:25
R运行的环境是在linux系统下么?
是的,linux CentOS系统,24核CPU
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2018-6-5 16:15:30
这对话戛然而止是怎么回事,这论坛的表情包太丑了,放弃使用
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2018-6-5 17:40:47
对简单的计算任务,在各核间分配与收集数集的工作量,可能变成速度的“瓶颈”了!!
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