Parallel processing 并行运行mapslices

我使用

mapslices（）

为某个数组的每一行应用相同的表达式：

function f(x)
      ...
end

a = rand(Normal(), 10000, 50)

b = mapslices(x -> f(x), a, dims = [2])

---

是否有一些优雅的方法可以使用所有CPU内核并行运行类似的过程？类似于在R中，您可以用

future\u apply（）

替换

apply（）

，这样所有内容都会自动并行化。或者

mapsicles（）

根本不适合这里，需要使用其他结构？

您可以使用

@分布式
循环编写此代码

以代码为例

using Distributed
addprocs(4)
a=collect(reshape(1:12,3,4))

现在：

julia> @distributed (vcat) for col in 1:size(a,2)
           sum(@view(a[:,col]))+1000*myid()
       end
4-element Array{Int64,1}:
 2006
 3015
 4024
 5033

可以看出，第一列使用第一个过程求和，第二列使用第二个过程求和，等等

根据场景，您可以考虑使用<代码> SydRayRe< /Cord>来存储数据。
最后，您还可以查看
分布式
包中的
pmap
和
preduce
。根据具体情况，它们可能非常适合。
不是内置的。具有
ThreadMapCols
和（显然不在文档中）
tmapcols
。您还可以查看谁的
map
，您可以将其应用于
eachcol（x）