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我想对我可以访问的集群进行分布式并行计算：5个节点（“计算机”）；每个节点有两个处理器（“ CPU”），每个处理器有18个内核。

因此，在令人尴尬的并行计算中，我可以使用的线程数为180（5 * 2 * 18）。

我发现我无法为群集使用标准的并行R函数。相反，我需要使用MPI。 doMPI似乎很适合此任务，因为它实现了MPI的foreach，如小插图中所述：

我有一个关于MPI的问题：例如何时写：

cl <-startMPIcluster（count = 2）

这2是什么意思？集群中要使用的节点数？要使用的内核数？

如果2表示要使用的节点数，那么doMPI将能够使用每个节点中的2个处理器和2 * 18内核吗？还是我必须告诉doMPI其他东西，以便可以使用这36个内核？

如果2代表核心数，那么一切似乎都比较容易。但是这种选择是奇怪的，因为如果群集实际上大于5个节点（并且我已经按比例分配了5个节点），则没有明确的配方确定doMPI是否应使用尽可能少的节点（并且该节点内的所有核心）或使用尽可能多的节点（该节点内的核心尽可能少）。

那么，我的问题是：

如果我想循环执行180个令人尴尬的并行任务（或360或1800），则应使用cl <-startMPIcluster（count = 5）或cl <-startMPIcluster（count = 180）或其他类似方法正在使用180个可用内核？

谢谢您的帮助。

count参数是“要产生的工人数”。如果要使用群集中的所有180个核心，则有两个主要选项：

这些选项都可以。您也可以将它们混合在一起，例如mpirun -np 10然后使用count=15或其他方式生成每个作业。但是，鉴于您到目前为止已告诉我们的内容，我想您应该坚持使用上面的简单方法。

作为一般性注释，每当MPI谈论进程或工作者或作业的数量时，其中一个便在一个内核上执行。通常，每个节点的节点数或套接字数并不是您需要担心的第一件事（稍后可能值得考虑作为优化）。