Хто використовує R з багатоядерним, SNOW або пакетом CUDA для обчислювальних ресурсів?

Хто з вас на цьому форумі використовує "> R з багатоядерними , сніговими пакетами або CUDA , тому для розширених обчислень, які потребують більшої потужності, ніж процесор робочої станції? На якому апараті ви обчислюєте ці сценарії? Вдома / на роботі чи у вас є доступ до центру обробки даних десь?

Основою цих питань є наступне: я зараз пишу свою магістратуру. теза про R та високоефективні обчислення та потребують глибоких знань про те, хто насправді використовує R. Я читав, що R мав 1 мільйон користувачів у 2008 році, але це більш-менш єдина статистика користувачів, яку я міг знайти на цю тему - тому сподіваюся на вашу відповіді!

З повагою Генріх

Я біолог, який моделює вплив міжрічних кліматичних змін на динаміку популяції декількох мігруючих видів. Мої набори даних дуже великі (просторово інтенсивні дані), тому я запускаю свій R-код, використовуючи multicoreна серверах Amazon EC2. Якщо моє завдання особливо ресурсомістке, я виберу екземпляр High Quadruple Extra Large, який постачається з 26 блоками процесора, 8 ядрами і 68 Гб оперативної пам’яті. У цьому випадку я запускаю одночасно 4-6 скриптів, кожен з яких працює через досить великий набір даних. Для менших завдань я вибираю сервери з 4-6 ядрами і приблизно 20 гігами оперативної пам’яті.

Я запускаю ці екземпляри (як правило, точкові екземпляри, оскільки вони дешевші, але можуть припинятися в будь-який час, коли поточна ставка перевищує ту, яку я вирішив заплатити), запускаю сценарій протягом декількох годин, а потім припиняю екземпляр, коли мій сценарій закінчиться. Що стосується зображення машини (Amazon Machine Image), я взяв когось інший встановити Ubuntu, оновив R, встановив свої пакунки та зберег це як приватний AMI на моєму просторі зберігання S3.

Моя персональна машина - це двокорректна книга MacBook Pro, і їй важко відправляти багатоядерні дзвінки. Якщо у вас є інші питання, не соромтеся надіслати електронний лист.

Оскільки ви запитуєте, я використовую пакет foreach з багатоядерним бекендом. Я використовую це, щоб розділити незручно паралельне навантаження на кілька ядер на одній коробці Nehalem з великою кількістю оперативної пам’яті. Це досить добре справляється із завданням, що знаходиться під рукою.

Я працюю в академії і використовую багатоядерні для деяких важких орієнтирів алгоритмів машинного навчання, в основному на нашому Opteron Sun Constellation та деяких менших кластерах; вони також є досить бентежними паралельними проблемами, тому головна роль мультикорену полягає у поширенні обчислень по вузлу без примноження використання пам'яті.

Я використовую сніг та снігопад для паралелізації курсу на кластерах HPC та CUDA для тонкої паралельної обробки даних. Я в епідеміології займаюся моделюванням передачі хвороби. Тому я використовую і те, і інше.