किस तरह की समस्याएँ parallel computing से लाभ पाती हैं

कार्यकुशल R कोड लिखना

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

खाना बनाना

बहुत सारे रसोइए शोरबा बिगाड़ रहे हैं

हर analysis कई cores का लाभ नहीं ले सकता
- कई statistical algorithms सिर्फ एक core ही उपयोग कर सकते हैं

तो parallel computing कहाँ मदद करती है?

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

क्या इसे parallel चलाया जा सकता है?
- नहीं
  - लेकिन parallel computing में evaluation का order predict नहीं किया जा सकता
  - हमें गलत उत्तर मिलेगा, क्योंकि x[3] शायद x[2] से पहले evaluate हो जाए

क्या loop आगे और पीछे दोनों तरह चल सकता है?

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

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

क्या loop आगे और पीछे दोनों तरह चल सकता है?

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

इन loops के उत्तर अलग आते हैं
- पहला: x[8] = x[7] = ... = 1
- दूसरा: x[8] = x[7] = 7
parallel computing उपयोग नहीं कर सकते

याद रखें: अगर आप अपना loop उल्टा चला सकते हैं, तो आप संभवतः parallel computing उपयोग कर सकते हैं.

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