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.

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