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我有一长串想要并行求和的大型矩阵(或栅格)。输出应该是一个矩阵。我尝试foreach使用该.combine='+'功能,该功能有效,但似乎 .combine 仅适用于一个线程,因此没有加速。有什么建议么?谢谢

matrix.list <- list()
for(i in 1:10000) matrix.list[[i]] <- matrix(1,nrow=100,ncol=100)

library(foreach)
library(doMC)
registerDoMC(cores=2)

matrix.sum <- foreach(i=1:10000,.combine='+') %dopar% matrix.list[[i]]
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您的问题是您只能matrix.list[[i]]并行执行并且[[列表非常快。该.combine操作由主进程在所有并行任务完成后完成。

您应该将列表分成如下块:

set.seed(42)
n <- 1e3
matrix.list <- replicate(n, matrix(rnorm(1),nrow=1000,ncol=1000), simplify = FALSE)

system.time({
matrix.sum_s <- Reduce("+", matrix.list)
})
#user  system elapsed 
#1.83    1.25    3.08

library(foreach)
library(doParallel)
ncl <- 4
cl <- makeCluster(ncl)
registerDoParallel(cl)

system.time({
matrix.sum_p <- foreach(x = split(matrix.list, (seq_len(n) - 1) %/% (n/ncl)), 
                       .combine='+') %dopar% 
   {Reduce("+", x)}
})
#user  system elapsed 
#6.49   35.97   46.97 
stopCluster(cl)

all.equal(matrix.sum_s, matrix.sum_p)
#[1] TRUE

当然,并行化版本仍然比简单地使用Reduce. 为什么?因为+是一个快速的低级 ( .Primitive) 函数。foreach大部分时间都花在复制几 GB 的密集矩阵上。

于 2016-09-07T08:33:38.423 回答