R并行方法简述

基于R包的并行方法

Zhe Li

Last updated on Sep 20, 2023 4 min read Classical Statistics

Table of Contents

1、简介

R语言提供了多种并行计算的方法，可以显著提高计算密集型任务的执行速度。本文章只简单介绍几种常用的并行计算方法，并提供示例代码，最后对比几种方法。

2、`parallel`包

parallel包是R中最基本和广泛使用的并行计算包。它是R基础安装的一部分，无需额外安装。

2.1 `mclapply`

mclapply 函数适用于类 Unix 系统（Mac 、Linux等），使用 fork 机制创建子进程。

library(parallel)

# 创建一个耗时的函数
time_consuming_function <- function(x) {
  Sys.sleep(1)  # 模拟耗时操作
  return(x^2)
}

# 设置核心数
num_cores <- detectCores() - 1

# 使用 mclapply
system.time({
  result <- mclapply(1:10, time_consuming_function, mc.cores = num_cores)
})

优点：

简单易用，语法类似于 lapply
在 Unix-like 系统上效率高

缺点：

不支持 Windows 系统
不适合需要共享大量数据的任务

2.2 `parLapply`

parLapply 函数适用于所有操作系统，包括 Windows。

# 创建集群
cl <- makeCluster(num_cores)

# 使用 parLapply
system.time({
  result <- parLapply(cl, 1:10, time_consuming_function)
})

# 停止集群
stopCluster(cl)

优点：

跨平台兼容（包括 Windows）
适合需要在节点间共享大量数据的任务

缺点：

相比 mclapply，设置稍微复杂
在某些情况下可能比 mclapply 慢

3、`foreach`包与`doParallel`包

foreach包提供了一个更直观的并行循环接口。doParallel包为foreach提供了一个并行后端。二者经常同时使用达到并行的目的。

library(foreach)
library(doParallel)

# 注册并行后端
registerDoParallel(cores = num_cores)

# 使用 foreach
system.time({
  result <- foreach(i = 1:10, .combine = c) %dopar% {
    time_consuming_function(i)
  }
})

# 停止并行后端
stopImplicitCluster()

优点：

语法直观，类似于常规的 for 循环
灵活，可以轻松组合结果
与多种并行后端兼容

缺点：

需要额外安装包
对于简单任务可能有些过于复杂

4、`future`包

future包提供了一个统一的并行和分布式处理框架，设计理念先进。

library(future)
library(future.apply)

# 设置并行策略
plan(multisession, workers = num_cores)

# 使用 future_lapply
system.time({
  result <- future_lapply(1:10, time_consuming_function)
})

优点：

提供统一的接口for并行和序列化计算
非常灵活，支持多种并行策略
可以轻松切换不同的并行后端

缺点：

学习曲线可能较陡
对于简单任务可能显得过于复杂

5 、`furrr`包

furrr包结合了purrr的函数式编程和future的并行能力。

library(furrr)

# 设置并行策略
plan(multisession, workers = num_cores)

# 使用 future_map
system.time({
  result <- future_map(1:10, time_consuming_function)
})

优点：

与tidyverse生态系统完美集成
语法简洁，易于使用
保持了purrr的一致性

缺点：

需要熟悉purrr和函数式编程
对于不使用tidyverse的项目可能不是最佳选择

6、`RcppParallel`包

RcppParallel包提供了C++级别的并行计算能力。当然，C++本身已经足够快，如果会C++推荐直接写C++。

library(Rcpp)
library(RcppParallel)

# 定义 C++ 函数
cppFunction(depends = "RcppParallel", code = '
#include <RcppParallel.h>
using namespace RcppParallel;

struct SquareWorker : public Worker {
  const RVector<double> input;
  RVector<double> output;
  
  SquareWorker(const NumericVector input, NumericVector output) 
    : input(input), output(output) {}
  
  void operator()(std::size_t begin, std::size_t end) {
    std::transform(input.begin() + begin, input.begin() + end,
                   output.begin() + begin,
                   [](double x) { return x * x; });
  }
};

// [[Rcpp::export]]
NumericVector parallelSquare(NumericVector x) {
  NumericVector output(x.size());
  SquareWorker worker(x, output);
  parallelFor(0, x.size(), worker);
  return output;
}
')

# 使用 C++ 并行函数
large_vector <- runif(1e7)
system.time({
  result <- parallelSquare(large_vector)
})

优点：

性能极高，特别适合计算密集型任务
可以充分利用多核 CPU

缺点：

需要C++编程知识
开发和调试可能较为复杂

7 、GPU 加速

对于特定类型的计算，可以使用 GPU 加速。例如，使用gpuR包：

library(gpuR)

# 创建 GPU 矩阵
A <- gpuMatrix(rnorm(1000*1000), nrow=1000, ncol=1000)
B <- gpuMatrix(rnorm(1000*1000), nrow=1000, ncol=1000)

# GPU 矩阵乘法
system.time({
  C <- A %*% B
})

优点：

对于某些类型的计算（如矩阵运算）性能极高
可以处理大规模数据

缺点：

需要特定的硬件（GPU）
编程模型与 CPU 不同，可能需要学习新的技能
不是所有类型的计算都适合 GPU

8 、性能比较

下面比较了为了比较不同方法的性能，我们可以使用一个统一的测试函数：

# 安装必要的包（如果尚未安装）
if (!requireNamespace("parallel", quietly = TRUE)) install.packages("parallel")
if (!requireNamespace("foreach", quietly = TRUE)) install.packages("foreach")
if (!requireNamespace("doParallel", quietly = TRUE)) install.packages("doParallel")
if (!requireNamespace("future", quietly = TRUE)) install.packages("future")
if (!requireNamespace("future.apply", quietly = TRUE)) install.packages("future.apply")
if (!requireNamespace("furrr", quietly = TRUE)) install.packages("furrr")
if (!requireNamespace("microbenchmark", quietly = TRUE)) install.packages("microbenchmark")
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")

# 加载必要的库
library(parallel)
library(foreach)
library(doParallel)
library(future)
library(future.apply)
library(furrr)
library(microbenchmark)
library(ggplot2)

# 设置随机种子以确保结果可重现
set.seed(123)

# 创建一个计算密集型函数
intensive_function <- function(x) {
  result <- sum(sapply(1:1e5, function(i) sin(x * i)))
  return(result)
}

# 创建测试数据
test_data <- runif(100, 0, 1)

# 设置核心数，减少到一个较小的值以避免连接限制
num_cores <- min(detectCores() - 1, 20)  # 使用最多20个核心

# 定义测试函数
run_test <- function() {
  # 1. 串行计算（基准）
  serial <- lapply(test_data, intensive_function)
  
  # 2. mclapply
  mc <- mclapply(test_data, intensive_function, mc.cores = num_cores)
  
  # 3. parLapply
  cl <- makeCluster(num_cores)
  par <- parLapply(cl, test_data, intensive_function)
  stopCluster(cl)
  
  # 4. foreach
  cl <- makeCluster(num_cores)
  registerDoParallel(cl)
  foreach <- foreach(x = test_data, .combine = c) %dopar% {
    intensive_function(x)
  }
  stopCluster(cl)
  
  # 5. future.apply
  plan(multisession, workers = num_cores)
  future <- future_lapply(test_data, intensive_function)
  
  # 6. furrr
  plan(multisession, workers = num_cores)
  furrr <- future_map(test_data, intensive_function)
  
  # 检查结果是否一致
  all_equal <- all(sapply(list(serial, mc, par, foreach, future, furrr), function(x) all.equal(x, serial)))
  if (!all_equal) {
    warning("警告：并非所有结果都相同")
  }
}

# 运行性能测试
benchmark <- microbenchmark(
  Serial = lapply(test_data, intensive_function),
  mclapply = mclapply(test_data, intensive_function, mc.cores = num_cores),
  parLapply = {
    cl <- makeCluster(num_cores)
    on.exit(stopCluster(cl))
    parLapply(cl, test_data, intensive_function)
  },
  foreach = {
    cl <- makeCluster(num_cores)
    on.exit(stopCluster(cl))
    registerDoParallel(cl)
    foreach(x = test_data, .combine = c) %dopar% intensive_function(x)
  },
  future.apply = {
    plan(multisession, workers = num_cores)
    future_lapply(test_data, intensive_function)
  },
  furrr = {
    plan(multisession, workers = num_cores)
    future_map(test_data, intensive_function)
  },
  times = 10
)

# 打印结果
print(benchmark)

# 绘制性能比较图
p <- autoplot(benchmark) +
  ggtitle("R并行计算包性能比较") +
  theme_minimal()

# 保存结果
png("parallel_performance_comparison.png", width = 800, height = 600)
print(p)
dev.off()

# 输出结果摘要
result_summary <- summary(benchmark)
write.csv(result_summary, "parallel_performance_summary.csv")

cat("性能测试完成。结果已保存为图片和CSV文件。\n")

expr	min	lq	mean	median	uq	max	neval
Serial	7159.18	7208.81	7288.79	7239.40	7372.14	7495.29	10
mclapply	435.23	440.91	507.09	511.28	571.28	582.68	10
parLapply	3414.19	3423.42	3458.23	3451.61	3473.22	3535.35	10
foreach	3358.31	3396.43	3438.25	3453.85	3476.20	3487.60	10
future.apply	3495.26	3582.65	3678.58	3653.03	3684.38	3949.47	10
furrr	5304.65	5368.64	5486.57	5459.82	5530.38	5756.27	10

第一列是不同的并行计算方法，其他列分别表示最小值(min)、下四分位数(lq)、平均值(mean)、中位数(median)、上四分位数(uq)、最大值(max)和评估次数(neval)。所有时间单位都是毫秒。

9 、结论

选择合适的并行方法取决于多个因素，包括任务的性质、数据规模、可用的硬件资源等。一般来说：

对于简单的并行任务，mclapply 在类 Unix 系统上是最直接的选择。
对于需要跨平台兼容性的任务，parLapply 或 foreach 是好选择。
对于更复杂的并行策略，future 包提供了很大的灵活性。
对于与tidyverse生态系统集成，furrr 包是理想的选择。
对于计算密集型任务，考虑使用 RcppParallel 或 GPU 加速。

建议在实际应用中进行基准测试，以确定最适合特定问题的并行方法。

对于统计方向的科研，据我个人的浅薄的经验，mclappy是最适合的，尤其是目前的服务器很多都是Linux 系统，在服务器上使用mclappy对一般的统计研究问题的代码运行会有一个很大的提升。

Code 并行 R

R并行方法简述

1、简介

2、parallel包

2.1 mclapply

2.2 parLapply

3、foreach包与doParallel包

4、future包

5 、furrr包

6、RcppParallel包