R：如何检查有多少 cores/CPU 可用

Question

R 是单线程的。

使用R，如何检查Windows和Linux中有多少cores/threads是运行R？（或者有多少Rs运行）
使用R，如何查看Windows和Linux中运行R的每个内核的使用情况？（或者每个 R 使用的 CPU 的百分比）

例如，如果我有两个 R 打开了运行个项目。我希望有 2 个线程运行 R，每个线程有 % CPU。然后我打开另一个R。如何使用第三个R来检查线程数（在这种情况下为2）和R使用的CPU百分比？

Answer 1

如果您打开多个 R windows，每个 window 将运行在不同的内核上运行，直到您拥有的最大内核数。这是在 windows 和 mac 计算机上自动实现的。如果想知道自己有多少核，可以运行:

library(parallel)
detectCores()

Answer 2

在 Linux 上，您可以向系统发送 ps 命令：它会为您提供平均 cpu 使用情况以及名为 rsession:

的程序的内存使用情况

splitted <- strsplit(system("ps -C rsession -o %cpu,%mem,pid,cmd", intern = TRUE), " ")
df <- do.call(rbind, lapply(splitted[-1], 
                            function(x) data.frame(
                                cpu = as.numeric(x[2]),
                                mem = as.numeric(x[4]),
                                pid = as.numeric(x[5]),
                                cmd = paste(x[-c(1:5)], collapse = " "))))
df
#  cpu mem   pid   cmd
#1 0.8 0.7 11001  /usr/lib/rstudio/bin/rsession 
#2 0.0 0.2 12397  /usr/lib/rstudio/bin/rsession
#3 0.1 0.7 14960  /usr/lib/rstudio/bin/rsession
#4 0.4 0.2 26122  /usr/lib/rstudio-server/bin/rsession 
#5 0.3 8.3 35782  /usr/lib/rstudio/bin/rsession

您可能可以改进它以获取父 ID 和瞬时 CPU 使用情况以及传递给 ps 或 top 的其他选项，并推断出每个会话使用的核心数。

在 Windows 你可以试试这个：

a <- system("wmic path Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process get Name,PercentProcessorTime", intern = TRUE)
df <- do.call(rbind, lapply(strsplit(a, " "), function(x) {x <- x[x != ""];data.frame(process = x[1], cpu = x[2])}))
df[grepl("Rgui|rstudio", df$process),]
#     process cpu
# 105    Rgui   0
# 108 rstudio   0

Answer 3

对于那些想知道 cores/cpus and/or 节点数量的 workers/compute 节点 1) 在机器上可用或 2) 由 HPC 集群分配当前的 R 程序是运行，试试这个（使用来自并行和 future 包的函数）：

library(parallel) # for using parallel::mclapply() and checking #totalCores on compute nodes / workstation: detectCores()
library(future) # for checking #availble cores / workers on compute nodes / workstation: availableWorkers() / availableCores() 

workers <- availableWorkers()
cat(sprintf("#workders/#availableCores/#totalCores: %d/%d/%d, workers:\n", length(workers), availableCores(), detectCores()))
print( workers )

Answer 4

对于那些感兴趣的人，我和一个朋友创建了一个 Github 存储库，其中包含从 R 控制台探测 computer/server 上正在进行的进程的功能。
这是link：https://github.com/mathosi/cluster_check

要回答这个问题你可以使用我制作的函数ps.to.df():

devtools::source_url("https://github.com/mathosi/cluster_check/blob/master/ps_to_df.R?raw=TRUE")
ps.to.df() #List All processes sorted by %CPU usage
ps.to.df(bylist.selection = "C rsession") #List All processes named 'rsession' sorted by %CPU usage

输出是一个 data.frame，因此您可以按照您希望在 R 中的方式对其子集进行排序，以查找您想看到的任何内容！
我还没有尝试所有可能的查询 ps.to.df() 支持，但我想它应该支持其他查询。
还有提高输出的灵活性和可读性的空间，也许还可以创建其他功能。任何有兴趣的人都可以加入并做出贡献。

Answer 5

Using R, how to check how many cores/threads are running R in Windows and Linux? (Or how many Rs are running)

我在这里还没有读到的一个有效答案是简单地使用 ps R 包和函数 ps() 然后你可以子集table 由名称为 "rsession" 的进程返回：

ps::ps()[ps::ps()$name == "rsession",]

行数将为您提供 computer/server:

上现有的会话数

nrow(ps::ps()[ps::ps()$name == "rsession",])

我不完全确定 function ps_num_threads() 的作用，但检查结果是否有意义也可能很有趣：

ps::ps_num_threads(ps::ps_handle())

不幸的是，我没有在 ps R 包中找到任何关于 %CPU 用法的信息，但您可以尝试我引用的函数我的另一个答案，它应该在 Linux.

下工作

Answer 6

有一个更简单的方法，使用benchmarkme包。

library(benchmarkme)
get_cpu()$no_of_cores

R：如何检查有多少 cores/CPU 可用

R: how to check how many cores/CPU usage available

cpu

r

cpu-usage