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r - R 并行计算中的内存优化

问题描述

我在 R 中面临关于内存分配的并行计算问题。

我正在经历内存使用量开始增长和增长，以至于在某些时候它会用完。

例如，请查看以下代码：

library(parallel)
set.seed(100)
data <- runif(100000000)
val <- mclapply(1:length(data), function(x) {data[x]/2}, mc.cores=3)

如果我使用多个内核，我会错过对内存管理的控制（在具有 8GB RAM 的机器上，我会很快进入交换）。考虑到数据是一个共享变量，不应在每个实例中复制，这是仅出于读取目的访问此类资源的最佳方式？

标签： rmultithreadingmemory-managementparallel-processing

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