R 减少程序计算时间的建议

我在Ubuntu中使用下面的r程序来获取数据。但是执行这个程序需要3天的时间。你能建议我用什么方法来减少计算时间吗？比如并行计算，或者亚马逊网络服务

 library(statcomp)
library(igraph)
library(NetworkDistance)
library(png)
num_a <- 0 
filenames <- list.files(pattern="*.png")
for (i in seq_along(filenames)) 
{
  k <- load.image(filenames[i])
  j <- matrix(k,16,16)
  j <- ts(j)
  hr <- HVG(j, meth = "HVG", maxL = 10^8, rho = NA)
  hr1 <- hr$A
  for (j in seq_along(filenames))  
  {
    l <- load.image(filenames[j])
    m <- matrix(l,16,16)
    n <- ts(m)
    hr2 <- HVG(n, meth = "HVG", maxL = 10^8, rho = NA)
    hr3 <- hr2$A
    e <- list(hr1,hr3 )
    a <-nd.him(e, out.dist = TRUE)
    num_a <- append(num_a, a$D)
  }
}
  write.csv(num_a, "training.csv")

库（statcomp）
图书馆（igraph）
图书馆（网络距离）
图书馆（png）
你知道时间被占用在哪里吗？我建议在一些文件名上尝试
profvis
包，例如前5个文件名。此软件包显示哪些函数占用的时间最长，哪些使用的内存最多。这将有助于确定关注点-。如果您有很多未使用的内核，并且希望对该程序进行优先级排序，那么并行化可以有所帮助。查看介绍