我曾尝试在网上阅读有关在 R 中使用并行计算的信息。我的问题是我想在我的 PC 上使用我的所有内核，并且在阅读了不同的资源之后，我不确定我是否需要像 multicore 这样的包来实现我的目的，不幸的是在 Windows 上不起作用。
我可以简单地将我的非常大的数据集拆分为几个子数据集，并在每个子数据集上运行相同的功能，并在不同的内核上运行相同的功能吗？他们不需要互相交谈，我只需要每个人的输出。在windows上真的不可能吗？假设我有一个名为 timeanalysis() 的函数和两个数据集 1 和 2。我不能两次调用同一个函数，并告诉它每次使用不同的核心吗？
时间分析(1)
时间分析(2)