foreach-package を使用して並行して処理しようとしているコードがあります。コードは機能していますが、4 コアのコンピューターで実行すると約 26 分かかり、32 コアのコンピューターに切り替えても、完了するまでに 13 分かかります。8 倍のコアを使用しているので、何か間違っているのではないかと思っていましたが、時間は半分しか短縮されませんでした。私のコードは次のようになります。
no_cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(no_cores)
registerDoParallel(cl)
Xenopus_Data <- foreach(b=1:length(newly_populated_vec),.packages = c("raster", "gdistance", "rgdal","sp")) %dopar% { Xenopus_Walk(altdata=altdata,water=water,habitat_suitability=habitat_suitability,max_range_without_water=max_range_without_water,max_range=max_range,slope=slope,Start_Pt=newly_populated_vec[b]) }
stopCluster(cl)
4コアのコンピューターの場合、次の時間が得られます。
Time_of_Start
[1] "2016-07-12 13:07:23 CEST"
Time_of_end
[1] "2016-07-12 13:33:10 CEST"
And for the one with 32 cores:
Time_of_Start
[1] "2016-07-12 14:35:48 CEST"
Time_of_end
[1] "2016-07-12 14:48:08 CEST"
これは正常ですか？もしそうなら、おそらく別のパッケージを使用して、さらに高速化する方法を知っている人はいますか? どんなタイプの助けも大歓迎です！
編集：これらは、提案された修正を適用した後の時間です。32 コアの場合:
User System elapsed
5.99 40.78 243.97
4 コアの場合:
user system elapsed
1.91 0.94 991.71
以前、いくつかのループを介して計算を複数回行ったため、計算時間が大幅に短縮されましたが、それでも 2 台のコンピューターの差が大きくなっていることがわかります。