R non è intrinsecamente un'applicazione multithread, pertanto in circostanze normali utilizza solo un processore alla volta.http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html 4. il pacchetto di RevoScaleR incluso in rivoluzione R Enterprise offre nuovi strumenti per l'elaborazione parallela e distribuita con R che è possibile scalare.
Sono disponibili diverse opzioni per la programmazione parallela che forniscono valore: 1. rivoluzione R Enterprise utilizzerà tutti i processori disponibili per alcune operazioni matematiche comuni, come la moltiplicazione. (È stata collegata con librerie matematiche multithread che migliorare le prestazioni su processori Intel multi-core.) 2. il pacchetto di RevoScaleR, fornito con rivoluzione R Enterprise, offre gli algoritmi paralleli memoria esterna e un formato di file di dati molto efficiente (.xdf). 3. è inoltre possibile scrivere codice parallelo esplicito utilizzando ParallelR. Visualizzazione delle attività: vedere CRAN ad alte prestazioni e elaborazione parallela con R per un elenco di opzioni:Controllo della qualità: Rivoluzione R Enterprise e RevoScaleR utilizzo CPU multiple?
Applies To
Revolution AnalyticsServe aiuto?
Vuoi altre opzioni?
Esplorare i vantaggi dell'abbonamento e i corsi di formazione, scoprire come proteggere il dispositivo e molto altro ancora.
Le community aiutano a porre e a rispondere alle domande, a fornire feedback e ad ascoltare gli esperti con approfondite conoscenze.