问题标签 [rcppparallel]

我有一个工作 R 包，包括必要的 R/Cpp 工作。我的问题更多是使用嵌套命名空间时的“良好实践”。

目前，我的包裹有；1) 成本函数，2) 优化函数，3) 调用优化函数的并行工作者。目前，worker 是在包含导出（到 R）cpp 函数的 .cpp 文件中定义的。优化函数有一个命名空间和头文件，成本函数有它们自己的头文件/命名空间文件。所有优化函数都调用成本函数，因此它们包含“成本函数”标头并使用“成本函数”命名空间。

由于并行运行并调用工作人员的 .cpp 文件大约为 700 行，我正在考虑将工作人员移动到单独的命名空间和头文件。这些包括“优化”标头并使用“优化”命名空间。

这让我开始思考，我真的需要 3 个嵌套的命名空间吗？最好不要有 3 个命名空间，每个命名空间有 2-4 个函数。此外，这些函数被/将始终按 parallel_worker/optimize_function/cost_function 的顺序调用，每个函数都位于不同的命名空间/标头中。

我正在尝试并行化个人的循环计算适应度值。对于整个算法，我使用的是 Rcpp，但适应度函数是从 R 传递的。

所以我正在尝试做这样的事情：

where FitnessFunctionisRcpp::Function和 computeFitness 只是类函数，本质上是将计算值分配给成员变量。

但这会崩溃，因为据我所知，R 是单线程的，我不能在并行部分中使用任何底层 R 实例。

那么有什么方法可以转换Rcpp::Function为std::function, functor 或类似的东西吗？有没有其他方法可以将函数从 R 传递到 Rcpp，这将允许我并行计算这个适应度值？

整个工作是为 CRAN 创建飞蛾搜索算法的并行优化包。

c++ 中基本相同的代码std::function效果很好。Rcpp 代码可以在没有并行的情况下正常工作。

我正在使用此 Rcpp 代码对值向量进行快速选择，即在 O(n) 时间内从向量中获取第 k 个最大元素（我将其保存为qselect.cpp）：

我将其用作计算所需百分位数的快速方法。例如

[这可能看起来已经很快，但我需要在我的应用程序中执行数百万次]

现在我想修改这个 Rcpp 函数，以便它对 R 矩阵的所有列或所有行执行多线程快速选择，并将结果作为向量返回。由于我是 Rcpp 的新手，我想要一些建议，但关于哪个框架可能是最快的并且最容易编码（它必须很容易跨平台工作，我需要对 nr 进行良好的控制要使用的线程数）。使用OpenMP、RcppParallel还是RcppThread？甚至更好 - 如果有人可以展示一种快速而优雅的方式来做到这一点？

此示例是此较早帖子的后续示例。我正在尝试将 Parallel Worker 移动到它自己的 cpp 文件并在头文件中声明它。

在公共工作者中调用“mypackage”函数

两个错误如下：1）变量类型'ExampleInternal::PARALLEL_WORKER'是一个抽象类

在我不可重现的示例中：2）错误：Parallel_worker.cpp 文件中的“ExampleInternal::PARALLEL_WORKER{”行上的预期不合格 ID。

现在代码如下所示：

ExampleInternal.h

Parallel_Worker.cpp

Parallel_func.cpp

以Parallel Worker in namespace为例，我想在 Parallel Worker 中使用函数指针。

下面的代码会产生如下错误：“无法初始化类型为 (**) 且返回值为 (*) 的新值”

ExampleInternal.h

myfuncA.cpp

myfuncB.cpp

Parallel_worker.cpp

Parallel_func.cpp

在 mac 上，您可能还需要一个 makevars 来指定 c++11：

我是 Rccp 和 Rccpparallel 的新手，我很难弄清楚我在哪里犯了错误。所以我想创建一个在矩阵中并行执行功率元素的函数。我正在关注 rcppParallel 示例。

在一个核心上，代码可以编译并且工作正常，但是当我尝试将 n 传递给下面的仿函数时，出现以下错误。

如果我在下面的函子中交换 n ，它可以编译并正常工作。我错过了什么？代码：

lambdaPower.cpp

非常感谢。

你如何将一个RMatrix::Column转换成一个NumericVectorin RcppParallel？

例如

错误：没有匹配函数调用'as' NumericVector b(Rcpp::as(a0));

我是 Rcpp 和 RcppParallel 的新手。我正在尝试使用 RcppParallel 来优化我的 R 代码，现在我正在制作一些玩具代码来研究它们。现在我做了一个 RcppParallel 代码，结果和我想的不一样。每当我尝试该功能时，结果都会发生变化。

这是我的代码

这是 Rcpp 代码

当线程数为 4 时，结果如下所示：

而当我使用单线程时，我得到了结果：

谢谢你。

我正在尝试使用 Rcpp 和 RcppParallel 构建一个实现 Dijkstra 算法的 R 包。你可以在这里看到我的作品。现在我想添加一个新功能并且出现了一个奇怪的行为。当我通过 sourceCpp 函数编译这个函数并尝试它时，它运行良好，但是当我用这个函数重建包时，当我调用该函数时，R 几乎立即崩溃。当我通过 Rstudio（清理和重建）构建包时，我没有错误。
该算法是双向的 Dijkstra，因此它使用两个图（正向和反向）和来自 STL 的两个优先级队列。图只是成对向量的向量。

这是代码（对不起，我不知道如何简化它）：

我知道输入应该是 RVector 或 RMatrix，但不幸的是，有向图不能以这种形式简化而不会降低效率。std::vectors 在内存中是连续的，对吗？

我注意到，如果我删除一个 if 语句（例如所有向后搜索），它就会起作用。

如果您想查看包中实现的其他功能，可以查看我的 github 存储库。所有其他功能都运行良好。
这是 Makevars 文件：

Makevars.win 文件：

和说明文件：

那么我做错了什么？
为什么该函数与 sourceCpp 函数一起使用而不是在包中？

编辑：根据@thc，我的实现不是线程安全的，所以有没有办法以安全的方式重写这个算法？知道优先级队列在这里是强制性的。

任何帮助表示赞赏！

由于我对 Rcpp 有点陌生，所以我可能在这里遗漏了一个技巧。

让我们创建两个矩阵：

我现在想要完成以下工作：

然后我为 all() 创建了一个 Rcpp 版本，希望提高速度，定义为：

使用 all_C 检查速度，它被证明更慢：

麻烦的是，all_C() 比 all() 慢，所以我怀疑 Test2() 的缓慢速度需要更好的 all_C 调用以及在上面的示例中避免应用的方法。

我尝试使用这个答案在 Rcpp 中重写应用程序，但是使用这个 Rcpp 应用程序函数会使它变得更慢。

关于如何使用 Rcpp 提高 Test1() 速度的任何想法？