r - R マルチコア超高次元一変量解析

Question

Rを使用してデータフレームの特定の列で独立して、マルチコアの方法で、1Mの共変量で構成されるデータフレームがあります。単変量解析とは、二項回帰またはウィルコクソン検定のいずれかを意味します。

私の現在のコードはこれです

library(MASS)
library(doParallel)
tt=dat.at.fil
nm.cores = detectCores() - 1
cl=makeCluster(nm.cores)
registerDoParallel(cl)
x <- foreach(cnt=1:nrow(tt),.combine=cbind) %dopar% {
whol.dat = data.frame(log10(t(tt)[,cnt]), y=factor(my.y))
deviance(glm(y~., data = whol.dat[-which(whol.dat[,1] == -Inf),], family = "binomial"))
}

また

library(MASS)
library(doParallel)
tt=dat.at.fil
nm.cores = detectCores() - 1
cl=makeCluster(nm.cores)
registerDoParallel(cl)
x <- foreach(cnt=1:nrow(tt),.combine=cbind) %dopar% {
whol.dat = data.frame(t(tt)[,cnt], y=factor(my.y))
wilcoxon.test(y~., data = whol.dat))
     }

どうすればさらに効率的に改善できるのだろうか？