R n’est pas fondamentalement une application multi-thread, afin que, dans des circonstances normales, il utilise uniquement un seul processeur à la fois.
Il existe plusieurs options pour la programmation parallèle qui apportent une valeur :
1. la révolution R entreprise utilisera tous les processeurs disponibles pour certaines opérations mathématiques courantes, comme la multiplication de matrices. (Il est lié à des bibliothèques de calcul multi-thread et améliorer les performances sur les processeurs multicœurs Intel.)
2. le package RevoScaleR, livré avec l’entreprise R de révolution, offre les algorithmes parallèles de mémoire externe et un format de fichier très efficace des données (.xdf).
3. vous pouvez également écrire le code parallèle explicite à l’aide de ParallelR. Affichage des tâches voir CRAN : Hautes performances et informatique parallèle avec R pour obtenir la liste des options :
http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html
4. le package RevoScaleR inclus avec révolution R Enterprise propose de nouveaux outils pour une informatique parallèle et distribuées avec R qui peut évoluer.