Які задачі виграють від паралельних обчислень

Ефективне програмування R

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Кулінарія

Забагато кухарів псують страву

Не кожен аналіз може використати кілька ядер
- Багато статистичних алгоритмів працюють лише на одному ядрі

То де ж паралельні обчислення допоможуть?

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

Чи можемо запустити це паралельно?
- НІ
  - Але порядок обчислень у паралельних обчисленнях передбачити неможливо
  - Відповідь буде хибною, адже x[3] можуть обчислити раніше за x[2]

Чи можна виконати цикл уперед і в зворотному напрямку?

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

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

Чи можна виконати цикл уперед і в зворотному напрямку?

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

Цикли дають різні відповіді
- Перший: x[8] = x[7] = ... = 1
- Другий: x[8] = x[7] = 7
Паралельні обчислення тут неможливі

Запам'ятайте: якщо цикл можна виконати у зворотному напрямку, ймовірно, його можна паралелізувати.

Ефективне програмування R