R中的分布式计算

我算出了一个估计器，我想用R做模拟研究来检查它的性能。我想重复这个实验500次。不幸的是，估算中涉及的计算是复杂的。在我的桌面上每次复制都需要15分钟。我正在寻找一些使用R的分布式计算方法。我应该如何开始？我用谷歌搜索了这个话题。关于这一点，有很多帖子。

我建议从

foreach

包开始。如果您使用的是

mac

或

linux

，以下是执行并行计算的最简单方法：

# First we register a parallel backend. This will work on mac and linux.
# Windows is more complicated, try the `snow` package.
library(doMC)
registerDoMC(cores=4) # substitute for number of cores you want to run on.

# now we can run things in parallel using foreach
foreach (i = 1:4) %dopar% {
  # What's in here will run on a separate core for each iteration.
}

---

您应该阅读

foreach

的vignette，因为它与

for

的vignette（尤其是嵌套循环）有很大的不同，而且它在最后合并结果并返回结果方面也非常强大。

我建议从

foreach

包开始。如果您使用的是

mac

或

linux

，以下是执行并行计算的最简单方法：

# First we register a parallel backend. This will work on mac and linux.
# Windows is more complicated, try the `snow` package.
library(doMC)
registerDoMC(cores=4) # substitute for number of cores you want to run on.

# now we can run things in parallel using foreach
foreach (i = 1:4) %dopar% {
  # What's in here will run on a separate core for each iteration.
}

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您应该阅读

foreach

的vignette，因为它与

for

（尤其是嵌套循环）的vignette有很大的不同，而且它在最后合并结果并返回结果方面也非常强大。

任何广泛的R问题的第一步都应该是检查CRAN任务视图。哦，你看：

---

请注意，StackOverflow并不是一个提出广泛问题的地方，这些问题最好通过“阅读那边的文档”或“为什么不尝试使用工具X？”来回答。

对于任何如此广泛的R问题，第一步应该是检查CRAN任务视图。哦，你看：

请注意，StackOverflow并不是一个提出广泛问题的地方，这些问题最好通过“阅读那边的文档”或“为什么不尝试使用工具X？”