ノート/R/マルチコア

サイトトップ

ノート
データ処理
├マイニング
├バスケット解析
├バスケット解析をＲで
├図書貸出をＲで
├モデルクラスタリング
└
テキストマイニング
├テキストマイニングTM
├TMとシソーラス
├PubMedをTM
├TMとMeSH
├TMとNLTK
├テキストマイニングとtagger
├医薬品添付文書ＤＢ
├論文の処理1
├剽窃１
├Bing検索
└
分子進化学
├分子進化学
└
Pythonと論文アクセス
├Pythonを使ってみる
├PythonでPubMed
├Pythonで...続き
└
Macメモ
├Script

&ref(): File not found: "favicon_story.txt" at page "ノート/ノート";

自信ないので
├Winのバッチ
│├スクリプト入門
│├バッチファイル
│├SETコマンド
│├自分のメモ
│└
└

メニュー編集

最新の5件

ノート/ノート
ノート/R
訪問者数　960　　　　　　最終更新　2015-12-19 (土) 14:39:48

マルチコアでＲ （2015-12-19） †

Ｒをマルチコア/並列で使いたい

参考にしたサイト

Rの並列化（doMC）:http://www.pu-hiroshima.ac.jp/~ttetsuji/R/[53]doMC.html

パッケージはいろいろとあるようだ。

RでdoMCを使ったお手軽並列計算

ここにあるようにやってみたが、うまくいかなかった。

そこで、上記：Rの並列化（doMC）:http://www.pu-hiroshima.ac.jp/~ttetsuji/R/[53]doMC.html　に従ってみる。

あらかじめＲにパッケージdoMCを入れておく。

install.packages("doMC")

Ｒを起動した後、

library(doMC)

で準備できるので、プログラムを入力。同ページにあった例題は

N <- 10^4
cores <- 1:8
r <- rep(NA, length(cores))
for (i in cores) {
    registerDoMC(i)
    r[i] <- system.time(foreach(i = 1:N, .combine = "c") %dopar% mean(rnorm(N)))[3]
}

plot(cores, r/r[1], type = "b", xlab = "number of cores", ylab = "relative time  compared with single core")
abline(v = 4, lty = 4, col = "red")
title(main = "Parallel computing by doMC + foreach")
print(data.frame(cores, time = r, relative = r/r[1]))

これだと、コア＝１の時の実行時間との比率を表示するので、アムダールの法則としては 見づらいので、縦軸を1/実行時間に変えてみよう。

N <- 10^4
cores <- 1:32
r <- rep(NA, length(cores))
for (i in cores) {
    registerDoMC(i)
    r[i] <- system.time(foreach(i = 1:N, .combine = "c") %dopar% mean(rnorm(N)))[3]
}

plot(cores, r[1]/r, type = "b", xlab = "number of cores", ylab = "relative speedup  compared with single core")
abline(v = 4, lty = 4, col = "red")
title(main = "Parallel computing by doMC + foreach")
print(data.frame(cores, time = r, relative = r[1]/r))

得られたグラフは、

mint(32cores)	ginger(72cores)