RCPP在Rstudio，內存不能緩存的時候，如果我不Rstudio

Question

打開cpp文件並行我遇到了一個問題，有線的，但我不知道如果我要問的問題正確：

result = parLapply(cl, 1:4, 
        function(j,rho_list_needed,delta0_needed, 
           V_iter_s,Sigma_list_needed) { 
         rhoj = rho_list_needed[[j]] 
         delta0_in_cpp = delta0_needed 
         v = as.vector(V_iter_s[,,,j]) 
         sigmaj = Sigma_list_needed[[j]] 
         sourceCpp('sample_Z.cpp')#first time complie slow,then cashed 
         return(Sample_Z(rhoj,delta0_in_cpp, v,sigmaj,A,Cmatrix)) 
        },rho_list_needed,delta0_needed, 
        V_iter[[s]],Sigma_list_needed) 

當我通過parLapply並行測試我的sample_Z.cpp時，單次計算大約需要1秒。同時，我的4次迭代需要大約1.2秒，與無與倫比的版本相比，這是一個很大的改進，這是8秒。

昨天我運行程序時根本沒有問題。剛纔我注意到了一個bug，並修改了我的程序。爲了給我的電腦一個新的環境，我重新啓動了我的電腦。當開始運行我的程序時，我只打開了.R文件，然後運行。但是這個平行花了9秒，而這個平均花了1.2秒。 9秒鐘是在對我的核心進行預熱之後，也就是說，在我開始計時之前已經找到了cpp。

我只是不知道錯誤在哪裏。然後嘗試直接在我的全球歡樂中找到cpp文件，並且我發現根本沒有緩存。第二次與第一次相同。

但我不小心在編輯處打開了Rstudio中的sample_Z.cpp。然後，現在一切正常。

我不知道如何在谷歌搜索這個類似的問題與什麼樣的關鍵詞，我不知道如果打開cpp文件是必須的，而我從來沒有知道。

有誰能告訴我什麼是真正的問題？謝謝！

Answer 1

重新啓動計算機後，您可能會有額外的進程在運行，這將會導致CPU核心競爭，從而減慢算法速度。你正在重新啓動的事實表明你沒有使用Linux ...但是如果你是這樣，在開始代碼的同時觀看top，或者等同於你的平臺。