用Rmultithreading？

阅读R-project网站，有一些（不清楚）引用multithreading与R，但目前还不清楚如何编译基本产品和CRAN库。

Revolution Analytics为Windows和Redhat提供了multithreading的基础（？）下载。

其他一些Linux发行版还会包含multithreadingR（和包）吗？

谢谢

Answer 1

你很困惑。

R（和之前的S）内部是单线程的，几乎肯定会保持单线程。 据我所知，Duncan Temple Lang的博士学位正在克服这个问题，如果他做不到的话…

也就是说，有multithreading的口袋：

• 首先，只要你打外线电话，并且适当的locking，你可以去multithreading。 这就是BLAS图书馆MKL，转到/打开BLAS，图集（如果构buildmultithreading），…都提供。 Revo R“仅仅”与（英特尔）MKL一起发货，因为英特尔恰好是Revo的关键投资者

• 如果你小心你所做的事，你可以使用OpenMP（multithreading的编译器扩展）。 这从卢克·蒂尔尼（Luke Tierney）在pnmath和pnmath0（曾经是实验/外部软件包）的工作开始，并且从此慢慢地，但是肯定地进入了R本身。

• 接下来，在多核世界中，在正确的操作系统上，您总是可以fork() 。 这就是多核开创的scheme，现在正在进行的并行scheme。

• 最后但并非最不重要的是，包含Rmpi，snow，parallel，等包的MPI使用的networking/ RPC路由，并在HPC介绍中进行了介绍。

Answer 2

那这个怎么样？ 由于该页面的修改date是2014年5月份，所以我认为上面提到的软件包是比较新的，或者在写出第一个答案的时候可能还不稳定。

Answer 3

您可以通过使用KNIME或任何其他利用rserve.exe可执行文件的程序来有效地multithreadingR。 在KNIME中，您可以将R代码段放入并行块节点系列中，以便按行进行操作。 对于按列操作，可以将数据集分割为列的子集，并在每个集合上执行R Snippets，然后将它们合并回去。

我希望这可以让你的CPU风扇旋转得更快！

Answer 4

革命R开放说他们提供

高性能R语言引擎（采用英特尔®math核心库的multithreading处理）