R no es intrínsecamente una aplicación multiproceso, por lo que en circunstancias normales sólo utiliza un procesador a la vez.

Hay varias opciones para la programación paralela que proporcionan un valor:

1. revolución R empresa utilizará todos los procesadores disponibles para algunas operaciones matemáticas comunes, como la multiplicación de matrices. (Se vincula con las bibliotecas matemáticas multiproceso que mejorar el rendimiento en los procesadores Intel de núcleos múltiple).

2. el paquete RevoScaleR, de revolución R Enterprise, ofrece algoritmos paralelos de memoria externa y un formato de archivo de datos muy eficaz (.xdf).

3. también puede escribir código paralelo explícito mediante ParallelR. Consulte CRAN la vista de tareas: Alto rendimiento e informática en paralelo con R para obtener una lista de opciones:

http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html 

4. el paquete de RevoScaleR incluido con revolución R Enterprise proporciona nuevas herramientas para la informática distribuida y paralela con R que puede escalar.

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