Ce tipuri de probleme beneficiază de calcul paralel

Scrierea codului R eficient

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Gătit

Prea mulți bucătari strică bucatele

Nu orice analiză poate utiliza mai multe nuclee
- Mulți algoritmi statistici pot folosi un singur nucleu

Unde poate ajuta calculul paralel?

for(i in 1:8)
    sims[i] <- monte_carlo()

# User defined function
combine_simulations(sims)

x <- 1:8
for(i in 2:8)
    x[i] <- x[i-1]

x[8] = x[7] = ... x[2] = x[1] = 1

Poate fi rulat în paralel?
- NU
  - Ordinea de evaluare în calculul paralel nu poate fi prevăzută
  - Rezultatul va fi greșit, deoarece x[3] poate fi evaluat înaintea lui x[2]

Poate fi bucla rulată și în sens invers?

for(i in 1:8)
    sim[i] <- monte_carlo_simulation()

for(i in 8:1)
    sim[i] <- monte_carlo_simulation()

Poate fi bucla rulată și în sens invers?

x <- 1:8
for(i in 2:8)
    x[i] <- x[i-1]
for(i in 8:2)
    x[i] <- x[i-1]

Buclele dau rezultate diferite
- Prima: x[8] = x[7] = ... = 1
- A doua: x[8] = x[7] = 7
Nu se poate folosi calcul paralel

Rețineți: Dacă bucla poate fi rulată în sens invers, probabil se poate folosi calculul paralel.

Scrierea codului R eficient