Warum Du parallel::detectCores() in R NICHT verwenden solltest

parallel::detectCores() zur Parallelisierung von R-Code ist populär, kann aber Probleme verursachen. Besser: parallelly::availableCores().

parallel::detectCores() zur Parallelisierung von R-Code ist populär, kann aber Probleme verursachen. Besser: parallelly::availableCores().

R-Code parallelisieren mit parallel::clusterApply()

R-Code ist oft schnell zu schreiben, aber nicht immer schnell genug in der Ausführung. Eine Methode, dem abzuhelfen, besteht darin, R-Code zu parallelisieren, d. h. mehrere Prozessorkerne oder mehrere Arbeiter einzusetzen. Das parallel-Paket, das zur Base-R-Installation gehört, bietet mit der clusterApply()-Funktion eine elegante Möglichkeit. Parallelisierung: Vorgehen und Vorbereitung Ziel ist es, 200 Regressionsmodelle mit jeweils … „R-Code parallelisieren mit parallel::clusterApply()“ weiterlesen