Question

myfun是一个用户定义的函数，例如， myfun =函数（X）{X ^ 3}。现在我想通过使用3个从属并行运行myfun为一个向量，比如说t = 1:10。我的代码如下所示，

mpi.spawn.Rslaves(nslaves=3)
source("myfun.R")
mpi.bcast.cmd(myfun) #broadcast myfun to slaves
x=1:10
grp=ceiling(seq_along(x)/3)
grp[10]=3
sx=split(x,grp)
mpi.scatter.Robj2slave(sx) #scatter x into 3 groups to slaves
y=mpi.remote.exec(cmd=myfun,sx) #this does not work!
print(y)
mpi.close.Rslaves()
mpi.quit()

问题是，Rmpi不能正确地执行散乱的sx上的myfun。在手册中，关于命令mpi.remote.exec，它说

...用作cmd（函数命令）的参数来传递它们（主）值到R从站，即，如果'myfun（x）'将在R上执行使用'x'作为主变量的奴隶，使用mpi.remote.exec（cmd = myfun，x）。

因为＆＃39; x＆＃39;是一个主变量，这是否意味着它不可能为从属上的分散x执行myfun？如果没有，通过使用Rmpi并行计算上述示例的正确方法是什么？

Answer 1

在myfun内部，使用

i <- mpi.comm.rank()

选择sx的一个分量

myfun<-
function(x)
{
     i <- mpi.comm.rank()
     x[[i]]^3
}

Answer 2

我认为您的问题在于使用

mpi.bcast.cmd(myfun) #broadcast myfun to slaves

我认为应该是

mpi.bcast.Robj2slave(myfun)

请注意{{3}}中的描述。

您的myfun可能还有第二个问题，由@zmirlig详细介绍，但是很难看到该函数的代码。

如何使用Rmpi远程执行myfun和散乱的向量

2 个答案: