R语言常用两种并行方法之parallel详解 R语言常用两种并行方法之par

并行计算
在模拟时什么地方可以用到并行？
怎么在R中看我们可以使用并行？
parallel（简单）

由于最近在进行一些论文的模拟，所以尝试了两种并行的方法：parallel与snowfall，这两种方法各有优缺，但还是推荐snowfall，整体较为稳定，不容易因为内存不足或者并行线程过多等原因而报错。

并行计算 并行计算：简单来讲，就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。（参考：并行计算简介）

一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分；
每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令；
来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行；
需要一个总体的控制/协作机制来负责对不同部分的执行情况进行调度。

而在我们平时的模拟中，在一台电脑或者服务器上，就是将我们的计算任务分散到多个不同的小的核中同时进行处理。

在模拟时什么地方可以用到并行？ 并行操作一般适用于重复的操作，比如重复随机按照相同分布生成数据，然后分别同时进行模拟。这里就可以用并行。亦或者我们要做permutation计算p-value等信息，也可以进行并行，因为这种操作是简单的重复即可完成。
但诸如迭代，递归等算法就很难用并行实现，这种都叫串行。因为后一个的对象需要前一个对象的信息，只能先算完前一个，再计算后一个内容。
在进行实际的模拟比较多种方法的优劣时，通常需要重复实验成百上千次，一般可对这里进行并行操作，写在这里的操作是最简单的。但会有个缺点：可能会出现挂服务器跑了半天还没出现结果，但是自己又并不知道运行到哪了的现象。虽然有一些方法可以进行查看（例如snowfall中的sfCat()函数，但是输出的结果是相对来说比较凌乱的，而且有时还会输出不了，具体用法后面会进行介绍），但是还是可能等很久才出一些结果，如果并行某一个地方维度或者代码有些小瑕疵，整段结果都没法进行输出。
所以建议，如果能将并行写到每个算法中间的话，就尽量写到每个具体算法之中（如需要permutation的写到permutation中；如要多次for循环计算统计量以及其它信息的，直接替代for循环），这样后面实际操作时也比较方便。（这样做的缺点是可能导致内存占用过多，从而使并行出错）

怎么在R中看我们可以使用并行？只需使用如下命令，就可以查看我们电脑能够使用的线程数：

detectCores()

理论上这个值 ≥2，我们电脑就可以进行并行操作（现在的电脑基本都是4往上的）。当然通常我们不会使用所有的线程来进行并行，不然。。。电脑很可能会崩。
言归正传，下面介绍两种R中常用的并行操作（默认会apply族相关操作）。

parallel（简单）一个是parallel包，此包最大的优势就是非常的便捷，只需将我们原本的apply()修改为parApply()；lapply()修改为parLapply()；sapply()修改为我们常用的parSapply()等等，然后再在开头和结尾添加上相应的开始并行与结束并行的语句即可。
下面举个栗子（参考：How-to go parallel in R – basics + tips）
首先我们使用lapply()进行下述操作向量化操作：

lapply(1:3, function(x) c(x, x ^ 2, x ^ 3))

输出结果为：

[[1]]
[1] 1 1 1
[[2]]
[1] 2 4 8
[[3]]
[1]39 27

我们将其修改为并行方法，首先是初始化我们的并行：

library(parallel) # 载入parallel包# 计算可用线程数，并设置并行使用线程数no_cores <- detectCores() - 1# 初始化cl <- makeCluster(no_cores)

然后修改原本我们lapply()的命令：

parLapply(cl, 1:3, function(x) c(x, x ^ 2, x ^ 3))

注意：这里与一般的lapply()相比，要加上cl。
输出结果为：

[[1]]
[1] 1 1 1
[[2]]
[1] 2 4 8
[[3]]
[1]39 27

到这里我们还没完，前面初始化我们的并行，这里需要结束我们的并行，释放我们用到的线程与内存，返还给系统。具体使用如下语句：

stopCluster(cl)

至此，一个简单的并行就完成了。
但事情远远没这么简单，在我们需要处理非常复杂的并行任务，反复使用parallel库中的并行方法时，我们没办法将我们的线程数开到最大，有时候甚至连一半都不行，它会出现下面所示的报错：

Error in unserialize(node$con) : error reading from connection

这种情况出现的原因就很复杂了，这是因为“调用核心数–计算机内存”的不匹配造成的。如果你的数据集很大，调用了很多核心，那么你的计算机内存如果不够匹配，就会出现连接不上的不错，甚至还出现卡机等现象。简言之就是爆内存了。
解决方法（不能说完全解决，只能说能有效缓解）：
使用更少的线程进行并行；
如果你的电脑内存非常小，有一个简单的方法确定你的最大使用线程：

max cores = memory.limit() / memory.size()；

将大量的并行分小部分进行；在代码中多使用rm()删除没用的变量，使用gc()回收内存空间；
不过后面我们介绍另一种并行方式snowfall相对而言就更加稳定了（虽然代码写起来会相对复杂一些），这个我们留待下一篇博客：R中两种常用并行方法snowfall 中进行详细介绍。
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