R_Language 板


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※ 引述《b10009047 (Nicklee)》之銘言: : [問題敘述]: : 大家好,最近接觸到'snow'這個用於平行運算的package後覺得十分有趣,剛好目前在做 : 的事情十分需要加快計算速度,因此嘗試使用parRapply, parSapply這些function : 突然發現,若是我在parRapply當中在包一個apply,或是parRapply function都會產生 : 問題,例如 : : library(snow) : library(Rmpi) : data <- matrix(1:6, ncol = 2) : target <- 11:16 : cl <- makeCluster(2, type = 'MPI') : parRapply(cl = cl, data, function(x) { : x <- t(as.matrix(x)) : parRapply(cl = cl, x, function(x){ : target[x] : }) : }) : stopCluster(cl) : 會回報錯誤訊息: : Error in checkForRemoteErrors(val) : : 2 nodes produced errors; first error: 找不到物件 'cl' : 唯一能想像的到的可能為,cl可能是在某個cpu下被定義的,但其他cpu並不知道cl的定義 : 因此產生以下錯誤訊息,此外也想不到其他可能的原因,想請教是否有人有碰過相同的 : 問題呢? : 謝謝各位! : [軟體熟悉度]: : 使用者(對R的基本使用還算熟悉) 大家好,最近也遇到相同的問題。 主要是想了解一個概念性的問題:平行運算究竟能否包兩層以上。 我用的套件是parallel 函數也是parlapply 在實作時有一個四層迴圈的程式 最內層用平行運算處理速度確實快很多。 但當我想將第二層(最內層算第一層最外層算第四層)也化成平行運算時就會遇到跟上面一樣的問題。 嘗試過各種方法 例如每一層的CPU重新定義(第一層指派為cl第二層指派為dl) 或是不同層用不同的套件執行平行運算。 但都會發生上述的錯誤訊息。 因此猜測平行運算本來就不能像迴圈一樣包好幾層。 請問是否有高手熟悉這方面的實作呢? --



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1F:推 cywhale: R future有討論這個問題 https://bit.ly/3hV5cSl 07/30 14:18
2F:→ cywhale: plan(list(tweak(multiprocess,workers = mxcores),#外圈 07/30 14:23
3F:→ cywhale: tweak(multiprocess, workers = nxcores)))#和內圈使用的 07/30 14:24
4F:→ cywhale: worker必須要規劃好 否則只會更慢..但future也可以規劃 07/30 14:25
5F:→ cywhale: 不同node 所以若可以運用的資源愈多當然是可以nest.. 07/30 14:26







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