R中的单进程（共享内存）多CPU并行

我已经用了很多mclapply，我很喜欢它。这是一个记忆猪，但非常方便。唉，现在我有了一个不同的问题，这不仅仅是令人尴尬的平行问题

可以在一台计算机上使用多个CPU核，共享相同的内存空间，而不必复制完整的操作系统进程吗

过程开销最小；及

一个CPU对全局数据的修改是否立即可供其他CPU使用

如果是，R能否像文件一样锁定一些内存（群集）

我怀疑答案是否定的，明确地了解这一点将非常有用。如果答案是肯定的，请给我指出正确的方向

问候,

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/根据

你有没有看过微软的R-Open（可用于Linux）和自定义数学内核库（MKL）。 在不重写代码的情况下，我看到了非常好的性能改进

您可以使用该软件包使用分布式共享内存并行，即使用相同内存空间的多个R进程

除此之外，您还可以使用多线程BLAS/LAPACK（例如OpenBLAS或Intel MKL），并且可以将C/C++（可能还有Fortran）代码与OpenMP一起使用。有关示例，请参见