如何让R利用高内存、高cpu的服务器？

因此，我终于找到了如何让我的R脚本在AmazonEC2云上运行的方法。我一直在使用一个AMI，它有26个ECU、8个内核和69 GB的RAM

然后，我将代码划分为多个脚本，并在R的一个实例中运行每一个脚本。使用这种大小的服务器，我可以轻松地同时运行20-40个脚本，每个脚本运行1000个模拟

我想知道的是，R是否在本地利用所有这些计算能力。我应该安装专门告诉R使用所有这些额外内存/多个CPU的软件包吗？我已经看到了这一点，其中一些（至少从描述来看）似乎很有希望。但是我不知道如何将它合并到我的代码中。

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有人能对此做更多的解释吗？

你可以看看我的《高性能计算与R入门》教程中的例子，其中有几个版本

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使用多核的最快方法是（优秀的）包，您不应该有任何特殊的事情来利用那里的大量ram。连接到via，但您当然可以直接使用

mclappy（）

函数。

Dirk的评论可以在w.r.t multicore/foreach/doMC上找到

如果你正在做成千上万的模拟，你可能想考虑亚马逊的弹性地图缩减（EMR）服务。当我想在R中扩展我的模拟时，我从巨大的EC2实例和多核包开始（就像你一样！）。虽然进展顺利，但我却欠下了一大笔EC2账单。我并不真的需要所有的公羊，但我正在为此付钱。我的工作会在凌晨3点结束，然后直到早上8点我才进入办公室，所以我付了5个小时的工资，我不需要

然后我发现我可以使用EMR服务启动50个便宜的小型Hadoop实例，运行我的模拟，然后让它们自动关闭！我完全放弃了在EC2上运行模拟人生，现在几乎只使用EMR。这项工作非常有效，我的公司开始测试将更多的周期性模拟活动迁移到EMR的方法

这是我第一次在EC2上使用多核时写的一篇文章。然后，当我发现我可以用Amazon电子病历来做这件事时，我写了一篇文章

编辑：自从这篇文章发表以来，我一直在开发一个软件包，使EMR和R更容易用于并行应用函数。我已经给这个项目命名了

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进一步更新：我不推荐Segue，因为有更好、更成熟的产品可以从R访问亚马逊的服务。

感谢Dirk提供的优秀资源。我将用下午的时间阅读你们的报告。干杯谢谢你。我的EC2标签也很高，所以我一定会研究EMR。如果你遇到任何EMR的问题，请务必在StackOverflow中询问后续问题。祝你好运