GPU 上的 foreach doparallel

Question

我有这段代码可以并行写入我的结果。我在 R 中使用 foreach 和 doParallel 库

    output_location='/home/Desktop/pp/'
    library(foreach)
    library(doParallel)
    library(data.table)

    no_cores <- detectCores()
    registerDoParallel(makeCluster(no_cores))
    a=Sys.time()

    foreach(i=1:100,.packages = c('foreach','doParallel')
    ,.options.multicore=mcoptions)%dopar% 
    {result<- my_functon(arg1,arg2)
    write(result,file=paste(output_location,"out",toString(i),".csv"))
    gc()
    }

现在它在 CPU 中使用 4 个内核，因此使用此 code.But 写入所需的时间非常少，我希望使用 GPU foreach-doparallel。有没有什么方法可以在 GPU 上处理 foreach doParallel 循环。 gputools,gpuR 是一些支持 R 包的 GPU。但它们主要用于 gpuMatMult()、gpuMatrix() 等数学计算。我正在寻找运行 GPU 上的循环。任何帮助或指导都会很棒。

Answer 1

使用 foreach 或类似工具进行并行化是可行的，因为您有多个 CPU（或具有多个内核的 CPU），它们可以同时处理多个任务。 GPU 也有多个内核，但这些内核已用于并行处理单个任务。因此，如果您想进一步并行化，您将需要 多个 GPU。

但是，请记住，GPU 仅在特定类型的应用程序中比 CPUs 更快。大型矩阵的矩阵运算就是一个典型的例子！有关一个特定示例的最近比较，请参阅性能部分 here。因此，考虑 GPU 是否适合您可能是有意义的。

此外：文件 IO 总是通过 CPU。

GPU 上的 foreach doparallel

foreach doparallel on GPU

foreach

gpu

r

doparallel