r - 如何并行化具有多个参数的函数？

Question

我要执行一个特定的模拟，需要一些时间才能在 R 中运行。由于我想要执行 1000 个模拟，因此我决定使用“并行”包将这些模拟分布在 4 个核心上。我知道如果我有如下函数，我可以获得结果向量。

results_parallel <- parSapply(cl, c(1000,1000,1000,1000), rnorm)

这里 rnorm() 只有一个参数作为输入，这样我就可以要求使用 4 个内核生成 4000 个值。

但是我的模拟有多个参数。我的问题是，由于我有多个参数作为输入，我如何知道应该使用 4 个核心来计算哪个参数？如果 simulation1(A,B,C,m) 是我的函数，其中 m 是模拟次数，我想要求每个核心进行 250 次模拟，这样最终我可以获得 1000模拟。谁能给我提示吗？

Answer 1

您可以尝试创建一个采用单个参数而不是多个参数的函数包装器。

rnorm1 <- function(ls){
  rnorm(n = ls$n, mean = ls$mean, sd = ls$sd)
}

cl <- makeCluster(2)

example_list <- list(
      list(n=1000, mean = 0, sd = 1),
      list(n=1000, mean = 1, sd = 2)
)

results_parallel <- parSapply(cl, example_list, rnorm1)

您只需指定所需的参数列表，使其成为列表的列表。