WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

auto.arima не распараллеливается

Я пытаюсь ускорить медленную функцию auto.arima, запустив ее на компьютере с 4 двухъядерными процессорами (я использую Ubuntu 13.04 и R 2.15.2). Функция соответствует временному ряду с 350 000 точек данных и примерно 50 экзогенными переменными. Я использую приведенный ниже код

fit<-auto.arima(orders,xreg=exogen, stepwise=FALSE, parallel=TRUE, num.cores=4)

Однако у меня есть несколько процессоров (каждый с несколькими ядрами), а не только один процессор с несколькими ядрами. В случае, если R был достаточно умен, чтобы обойти это различие между ядрами и процессорами, я взглянул на свой монитор ресурсов и увидел это:

введите здесь описание изображения

который показывает, что только CPU3 исчерпан.

Есть мысли как решить? Пакет forecast работает с DoSNOW?

13.08.2013

  • Какой пакет вы используете? Скорее всего, что-то не так с вашей параллельной средой, потому что большинство параллельных реализаций запускают код на одном ядре, если что-то не работает, например. mclapply переключиться на lapply. В качестве обходного пути вы можете попробовать (используя пакет parallel) mclapply(order, auto.arima, xreg=exogen, stepwise=FALSE, parallel=FALSE, mc.cores=2) 14.08.2013

Ответы:


1

Попробуйте num.cores=8 и num.cores=7, используйте system.time(), чтобы увидеть, какой из них работает быстрее. Если я правильно помню, R рассматривает 1 ядро ​​​​как один процессор. У вас 8 ядер, если я вас правильно понял: "4 двухъядерных процессора".

14.08.2013
Новые материалы

Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме: Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..


Для любых предложений по сайту: [email protected]