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我有一個案例,foreach
使用doMC
作爲後端在不同的機器上產生不同的行爲。R foreach不使用多個核心
在運行Ubuntu 12.04.4 LTS的Linux服務器上,以下代碼(改編自foreach vingette)在單個內核上同時運行5個作業,這不是所需的行爲。
library(foreach)
library(doMC)
registerDoMC(cores=5)
getDoParWorkers()
x <- iris[which(iris[,5] != "setosa"), c(1,5)]
trials <- 10000
r <- foreach(icount(trials), .combine=cbind) %dopar% {
ind <- sample(100, 100, replace=TRUE)
result1 <- glm(x[ind,2]~x[ind,1], family=binomial(logit))
coefficients(result1)
}
會議信息:
> sessionInfo()
R version 3.1.0 (2014-04-10)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
locale:
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=C LC_COLLATE=C LC_MONETARY=C
[6] LC_MESSAGES=C LC_PAPER=C LC_NAME=C LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=C LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] parallel stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] doMC_1.3.3 iterators_1.0.7 foreach_1.4.2
loaded via a namespace (and not attached):
[1] codetools_0.2-8 compiler_3.1.0 tools_3.1.0
在Mac上相同的代碼運行OSX運行產生10.7.5上運行5個不同的內核晚五組的工作的期望和預期的行爲。
會議信息:
> sessionInfo()
R version 3.0.1 (2013-05-16)
Platform: x86_64-apple-darwin10.8.0 (64-bit)
locale:
[1] C
attached base packages:
[1] parallel stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] doMC_1.3.2 iterators_1.0.6 foreach_1.4.1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] codetools_0.2-8 compiler_3.0.1 tools_3.0.1
我一直在使用其他並行後端也觀察到相同的行爲。這兩款機器都有20+個內核。關於發生什麼事的任何想法?