R中的单进程（共享内存）多CPU并行

Question

我已经使用了mclapply并且非常喜欢它。这是一个记忆猪，但非常方便。唉，现在我有一个不同的问题，不仅仅是令人尴尬的平行。

R（esp Unix R）可以在一台计算机上使用多个CPU内核，共享相同的内存空间，而无需复制完整的OS进程，因此

1. 最小的流程开销;和

2. 一个CPU对全局数据的修改是否可以立即供其他CPU使用？

如果是，R可以像文件一样锁定一些内存（flock）吗？

我怀疑答案是否定的，明确地学习这将是非常有用的。如果答案是肯定的，请指出正确的方法。

的问候，

/ IAW

Answer 1

您是否可以使用自定义Math Kernel Library（MKL）查看Microsoft的R Open（适用于Linux）。 我没有重写代码就看到了非常好的性能提升。

https://mran.microsoft.com/documents/rro/multithread

Answer 2

您可以使用Rdsm包来使用分布式共享内存并行性，即使用相同内存空间的多个R进程。

除此之外，您还可以使用多线程BLAS / LAPACK（例如OpenBLAS或Intel MKL），并且您可以与OpenMP一起使用C / C ++（可能还有Fortran）代码。有关示例，请参阅assembling a matrix from diagonal slices with mclapply or %dopar%, like Matrix::bandSparse。