用ffdf-mappy函数实现R-Foreach并行处理

我有一个名为“场景”的大型ffdf，我正在从NGA包中对其应用一个函数。我已经在使用MyChunk来加快速度，但速度仍然很慢。我可以使用Foreach包来运行并行处理吗？我目前的代码如下所示：

PGA = (rep(NA,Nevs))
mychunks <- chunk(Scenarios)
for(myblock in mychunks){
  ScenariosINRAM <- Scenarios[myblock, ]
  PGA[seq(min(myblock), max(myblock))] <- mapply(Sa.ba,ScenariosINRAM$Magnitude,     ScenariosINRAM$Rjb, Vs30, ScenariosINRAM$Epsilon,T=0,rake=NA, U=0, SS=1, NS=0, RS=0, AB11=1)
 }

PGA=（代表（北美、新能源汽车））
MyChunk使用并行包中的MCMAppy而不是mapply来加快内核的速度。谢谢你，这确实在一定程度上加快了速度。仅供参考。R中有几个评测包，可以查看哪些代码占用了大部分计算。也许你也可以看看那里。apply还有几个并行版本（mcmappy、mclappy，…），根据您使用的版本，您可能会向工作人员传递大量实际上并不需要的数据。为此，您可能需要查看并行包的文档。