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나는 느린 auto.arima 기능을 4 개의 듀얼 코어 CPU (우분투 13.04와 2.15.2를 사용하고있다)가있는 컴퓨터에서 실행함으로써 속도를 높이려고한다. 이 함수는 350,000 개의 데이터 포인트와 대략 50 개의 외생 변수를 갖는 시계열에 적합합니다. 아래 코드를 사용하고 있습니다.auto.arima not parallel
fit<-auto.arima(orders,xreg=exogen, stepwise=FALSE, parallel=TRUE, num.cores=4)
그러나 여러 개의 코어가있는 CPU 하나가 아닌 여러 개의 CPU가 있습니다. 경우 R이 코어/CPU의 차별화를 해결하기에 충분 똑똑, 내 리소스 모니터를보고했고 이것을보고 : 만 CPU3이 끝나가는 것을 보여줍니다
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해결 방법에 대한 의견이 있으십니까? forecast 패키지가 DoSNOW과 작동합니까?
어떤 패키지를 사용하고 있습니까? 대부분의 병렬 구현은 무언가가 작동하지 않는 경우 하나의 코어에서 코드를 실행하기 때문에 병렬 환경에 문제가있을 가능성이 큽니다. lapply로 mclapply 전환합니다. 해결 방법 :'parallel' 패키지를 사용하십시오. 'mclapply (order, auto.arima, xreg = exogen, stepwise = FALSE, parallel = FALSE, mc.cores = 2)'시도해 볼 수 있습니다. – holzben