Question

我使用戴尔Latitude E7440 笔记本电脑与Windows 7企业操作系统， 8GB RAM ，64位操作系统，英特尔（R）Core（TM） i7-4600U CPU @ 2.10GHz处理器，2701 Mhz，2个核心，4个逻辑处理器（即4核）。

我使用Dell Precision Tower 7810 桌面与Windows 7企业操作系统， 32GB RAM ，64位操作系统，英特尔（R）Xeon（R ）CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 2 处理器，2401 Mhz，6个核心，12个逻辑处理器（即24个核心）。

我使用R的一个很好的演示是使用RStudio中的gbm在具有约300个特征的100K大小的数据上运行二进制分类。但无论我在我的笔记本电脑R版本（所有其他软件关闭，不使用并行化）上做什么，都比我的桌面R版本更快。怎么可能？我需要做些什么才能找到答案？

笔记本：

> sum <- 0; system.time(for (i in 1:1000000) sum <- sum + i)
   user  system elapsed 
   0.36    0.00    0.36 
> memory.limit()
[1] 8097
> sessionInfo()
R version 3.3.1 (2016-06-21)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United States.1252    LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                           LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_3.3.1

桌面：

> sum <- 0; system.time(for (i in 1:1000000) sum <- sum + i)
   user  system elapsed 
   0.52    0.00    0.52 
> memory.limit()
[1] 32684
> sessionInfo()
R version 3.3.1 (2016-06-21)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252  LC_CTYPE=English_United States.1252    LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                           LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_3.3.1

Answer 1

戴尔Latitude E7440笔记本电脑...... i7-4600U CPU @ 2.10GHz处理器， 2701 Mhz

Dell Precision Tower 7810台式机... E5-2620 v3 @ 2.40GHz 2处理器， 2401 Mhz

那就是原因。您的笔记本电脑的CPU运行速度比桌面速度快，因此R运行速度更快。

在没有多线程BLAS或其他并行处理技巧的情况下，拥有多个内核不会影响问题。同样，只要你有足够的内存来保存你的数据，更多的千兆字节不会加速（除了缓存问题，但100K应该很容易适应两台机器上的缓存）。

为什么我的（更强）桌面上的R慢于我（弱）笔记本电脑上的R？

1 个答案: