r - foreach、doParallel 和随机生成

Question

考虑使用并行 foreach 生成随机值的非常基本(且效率低下)的代码:

cl <- makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)
foreach(i = 1:100) %dopar% rnorm(1)

它是正确的还是需要任何额外的步骤才能使随机生成正常工作？我想这已经足够了，快速检查似乎“证明”种子可以正常工作，但我想确保它在其他平台上也是如此，因为我希望代码是可移植的。

Answer 1

你的担心是对的；随机数生成不会神奇地并行工作，需要采取进一步的步骤。使用foreach框架时，可以使用doRNG扩展以确保在并行完成时也能获得合理的随机数。

例子:

library("doParallel")
cl <- makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)

## Declare that parallel RNG should be used for in a parallel foreach() call.
## %dorng% will still result in parallel processing; it uses %dopar% internally.
library("doRNG")

y <- foreach(i = 1:100) %dorng% rnorm(1)

编辑 2020-08-04:以前这个答案提出了替代方案:

library("doRNG")
registerDoRNG()
y <- foreach(i = 1:100) %dopar% rnorm(1)

然而，这样做的缺点是开发人员在函数内部以干净的方式使用 registerDoRNG() 更加复杂。因此，我建议使用 %dorng% 来指定应该使用并行 RNG。