windows XP上R中的多核处理-通过doMC和foreach

我发布这个问题是为了征求关于如何在WindowsXP机器上优化使用R中的多处理器的建议

目前，我正在创建4个脚本（每个脚本都带有例如for（1:100中的I）和（101:200中的I）等），我同时在4个不同的R会话中运行这些脚本。这似乎使用了所有可用的cpu

不过，我希望这样做更有效率一点。一种解决方案是使用“doMC”和“foreach”包，但这在Windows机器上的R中是不可能的

e、 g

库（“foreach”）
图书馆（“结构变更”）
库（“doMC”）#这在windows计算机上可能吗？
registerDoMC（2）#用于具有两个核心（处理器）的计算机
##尼罗河数据只有一个断点：年流量在1898年下降
##因为第一座阿什旺大坝建成了
数据（“尼罗河”）
地块（尼罗河）
##F统计数据表示一个断点
尼罗财政司司长：如果能测试一下，那就太好了。
行（断点（fs.nile））

---

有任何解决方案或建议吗？

请尝试

doSNOW

并行后端-它在Windows上受到开箱即用的支持。将其与雪插座群集一起使用。

您可以从中尝试

doSMP

。

---

有关更多信息，请参阅此博客帖子：

完整性，以下是对好未来评论的要求回答，提供了一个简单且可移植的替代方案。答案是跑步

 > library(snow)
 > help(makeCluster)

并从示例顶部运行前三行代码：部分：

> cl <- makeCluster(c("localhost","localhost"), type = "SOCK")
> clusterApply(cl, 1:2, get("+"), 3)
[[1]]
[1] 4

[[2]]
[1] 5

> stopCluster(cl)
> .Platform$OS.type
[1] "windows"
> 

>cl clusterApply（cl，1:2，get（“+”），3）
[[1]]
[1] 4
[[2]]
[1] 5
>停止簇（cl）
>.Platform$OS.type
[1] “窗口”
> 

真的那么难吗

附加软件包，如

---

可以以可移植的方式利用它。

我认为我们应该努力关注CRAN（或BioC或…）包，而不是商业扩展，因为这让我们走上了使用非公共模块的不可移植代码的道路。嗨，德克，总的来说，我同意你的看法。特别是在本例中，doSMP是GPL并且是免费的（在链接到它的帖子中说，您可以将该库移植到您自己的R安装中）。干杯TalCan你能让REvo把它上传到CRAN吗，我同意德克的观点——追求

doSMP

软件包需要向革命计算提供个人信息，然后下载他们的R版本——我上次检查的版本是基于2.9.1的，现在已经过时了两个主要版本。更新-我上传了我的博客的软件包。没有（很容易！）可供下载。（这是在获得革命的许可后完成的。不是因为我在法律上需要这样做，而是因为这似乎是一件好事）你能给出一个简单的示例代码吗？（我记得我试过一次，但它对我不起作用）谢谢。请看我刚刚发布的答案。嗨，德克。两件事：1）我在我的计算机上尝试了代码，但它在“makeCluster”上冻结了2）我记得上次我尝试它时，它与我拥有的两个内核不起作用-只是在同一个内核上运行了两个R实例。你怎么认为？Tal是什么让你认为这两个实例运行在同一个内核上？除非您启用“cpu固定”（通常是一种依赖于操作系统的功能），否则操作系统将根据需要分配作业。许多人，包括斯诺的作者，都用这种方式来达到“在Windows上轻松并行工作”的目的。此外，插座在更大范围内可能不可靠。真正的工作应该用MPI来完成。最后，关于机器悬挂：不知道。我尽量避免使用这个操作系统，这几乎是所有的时间。嗨，德克，谢谢你的回答。关于正在使用的核心-我只是在windows任务管理器上检查了它的使用情况。但这是出于记忆，我可能错了。最好的，塔尔

> cl <- makeCluster(c("localhost","localhost"), type = "SOCK")
> clusterApply(cl, 1:2, get("+"), 3)
[[1]]
[1] 4

[[2]]
[1] 5

> stopCluster(cl)
> .Platform$OS.type
[1] "windows"
>