Кто из вас в этом форуме использованиях «> R с многоядерным , снежными пакетами, или CUDA , поэтому для сложных вычислений , которые требуют больше энергии , чем рабочая станцию CPU? На каких аппаратные вы вычислите эти сценарии? На главной / работе или у вас есть доступ к центру данных где-нибудь?
История этих вопросов следующая: в настоящее время я пишу свою магистерскую диссертацию. Тезис о R и высокопроизводительных вычислениях и мне нужны глубокие знания о том, кто на самом деле использует R. Я читал, что в 2008 году у R было 1 миллион пользователей, но это более или менее единственная статистика пользователей, которую я смог найти по этой теме - так что я надеюсь, что вы ответы!
С уважением Генрих
Ответы:
Я биолог, который моделирует влияние межгодового изменения климата на динамику популяции нескольких мигрирующих видов. Мои наборы данных очень большие (объемные данные), поэтому я использую код R
multicoreна серверах Amazon EC2. Если моя задача особенно ресурсоемкая, я выберу экземпляр High Large Quadruple Extra Large с 26 процессорами, 8 ядрами и 68 ГБ оперативной памяти. В этом случае я обычно запускаю 4-6 сценариев одновременно, каждый из которых работает с довольно большим набором данных. Для небольших задач я выбираю серверы с 4-6 ядрами и около 20 гигабайт оперативной памяти.Я запускаю эти экземпляры (обычно они обнаруживаются, потому что они дешевле, но могут прекратить работу в любое время, когда текущая ставка превышает установленную мной плату), запускаю сценарий в течение нескольких часов, а затем прекращаю выполнение экземпляра после завершения сценария. Что касается образа машины (Amazon Machine Image), я взял у кого-то еще установку Ubuntu, обновил R, установил свои пакеты и сохранил их в качестве своего частного AMI в своем хранилище S3.
Моя персональная машина - двухъядерный MacBook Pro, и ей тяжело принимать многоядерные звонки. Не стесняйтесь, пишите, если у вас есть другие вопросы.
источник
Поскольку вы спрашиваете, я использую пакет foreach с многоядерным бэкэндом. Я использую его, чтобы разделить смущающе параллельную рабочую нагрузку между несколькими ядрами на одной коробке Nehalem с большим количеством оперативной памяти. Это хорошо работает для поставленной задачи.
источник
Я работаю в академии, и я использую многоядерный для некоторых тяжелых тестов алгоритмов машинного обучения, в основном на нашем созвездии Солнца на базе Opteron и некоторых небольших кластерах; это также довольно смущающие параллельные проблемы, поэтому основная роль многоядерности заключается в распределении вычислений по узлам без умножения использования памяти.
источник
Я использую снег и снегопад для параллелизации курса на кластерах HPC и CUDA для параллельной обработки точных данных. Я занимаюсь эпидемиологией и занимаюсь моделированием передачи заболеваний. Поэтому я использую оба.
источник