mclapply没有使用多核

Question

我正在尝试使用mclapply()并行处理一堆csv文件并在R中返回数据帧。我有一台64核机器，我现在似乎无法再使用mclapply()获得1核。实际上，目前运行lapply()而不是mclapply()要快一些。这是一个示例，显示mclapply（）没有使用更多可用的核心：

library(parallel)

test <- lapply(1:100,function(x) rnorm(10000))
system.time(x <- lapply(test,function(x) loess.smooth(x,x)))
system.time(x <- mclapply(test,function(x) loess.smooth(x,x), mc.cores=32))

user  system elapsed
  0.000   0.000   7.234
user  system elapsed
  0.000   0.000   8.612

是否有一些技巧让这个工作？我必须在这台机器上从源代码编译R（v3.0.1），是否有一些我错过了允许分叉的编译标志？ detectCores()告诉我，我确实有64个内核可以玩......  任何提示赞赏！

Answer 1

我得到了类似的结果，但是如果我将rnorm(10000)更改为rnorm(100000)，我的速度会显着加快。我猜想额外的开销会消除这种小规模问题的任何性能优势。