R er ikke arvbart en flertrådet program, så i normale omstendigheter den bare bruker én prosessor samtidig.Det finnes flere alternativer for parallell programmering som gir verdien:1. revolusjon R Enterprise vil bruke alle tilgjengelige prosessorer for noen vanlige matematiske operasjoner, som matrise multiplikasjon. (Det er tilknyttet flertrådige matematikkbibliotek som kan forbedrer ytelsen på Intel-prosessorer med flere kjerner.)2. RevoScaleR-pakken, som leveres med revolusjon R Enterprise tilbyr eksternt minne for parallelle algoritmer og en svært effektiv Datafilformatet (.xdf).3. Du kan også skrive eksplisitt parallelle kode ved hjelp av ParallelR. Se CRAN aktivitetsvisning: Høy ytelse og parallell databehandling med R for en liste over alternativer:http://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html 4. RevoScaleR-pakke som er inkludert med revolusjon R Enterprise inneholder nye verktøy for parallell og distribuert databehandling med R som kan skalere ut.
QA: Hvordan revolusjon R virksomhets- og RevoScaleR bruker flere prosessorer?
Applies To
Revolution Analytics
Trenger du mer hjelp?
Vil du ha flere alternativer?
Utforsk abonnementsfordeler, bla gjennom opplæringskurs, finn ut hvordan du sikrer enheten og mer.
Fellesskap hjelper deg med å stille og svare på spørsmål, gi tilbakemelding og høre fra eksperter med stor kunnskap.
