是否还并行运行了future.apply :: future_apply（）中的类似purrr :: map（）的函数？

Question

很抱歉，如果这些问题很愚蠢，但我几乎不了解并行处理在实践中如何工作。

我的问题是：
-Q1。 purrr::map()中的类似future.apply::future_apply()的函数是否也并行运行？
-Q2。如果我在furrr::future_map()函数中运行future.apply()会怎样？
-第三季度。假设我已完成上述操作，是否可以在plan(multiprocess)之前加入另一个furrr::future_map()调用？

Answer 1

此处是future框架的作者。

  

  
• Q1。 purrr::map()中的类似future.apply::future_apply()的函数是否也并行运行？
  

不。并行运行的“ purrr”中没有任何内容。

  

  
• 第二季度。如果我在furrr::future_map()函数中运行future.apply()会发生什么情况？
  

它将退回到按顺序运行，即plan(sequential)。这样做的原因是为了防止递归，嵌套的并行性，这种情况很少有人要。未来的插图'A Future for R: Future Topologies'中对此进行了说明。在某些情况下，嵌套并行是合理的，例如在多台计算机上进行分布式处理，您又在每台计算机上跨多个内核并行处理这可以通过使用

来完成

plan(list(tweak(cluster, workers = c("n1", "n2", "n3")), multisession))

  

  
• Q3。假设我已完成上述操作，是否可以在plan(multiprocess)之前加入另一个furrr::future_map()呼叫？
  

您不想在代码/函数的“内部”设置plan()。将plan()的控制权交给任何将使用您的代码/调用您的函数的人。另外，也不想使用诸如plan(list(tweak(multisession, workers = ncores), tweak(multisession, workers = ncores)))之类的嵌套内核，因为那样会使用ncores^2内核，这会使您的计算机超载。使用默认数量的核心作为plan(list(multisession, multisession))不会出现此问题，因为在第二层中总会只有一个核心可用。