Timings parSapply()

サイコロゲームの実行は「恥ずかしいほど並列化可能（embarrassingly parallel）」です。こうした種類のシミュレーションは、たいてい（いつもではありませんが）良いスピードアップが得られます。これまでと同様に、microbenchmark() または system.time() が使えます。今回は簡単のため、この演習では system.time() を使います。

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効率的なRコードの書き方

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演習の手順

play() 関数はワークスペースに定義済みです。ここでは10万回ゲームを行うと仮定します。

no_of_games を 1e5 に設定してください。
system.time() を使って、直列で play() を繰り返し呼び出したときの時間を計測します。
- sapply() を 1:no_of_games と play() ラッパー関数で呼び出します。
- 結果を serial に代入します。
- この呼び出し全体を system.time() で包んで計測します。
4コアのクラスターオブジェクトを作成し、play() 関数をそのクラスターにエクスポートします。
system.time() を使って、並列で play() を繰り返し呼び出したときの時間を計測します。
- serial を作成したときのコードを書き換え、並列で動作するようにしてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Set the number of games to play
no_of_games <- ___

# Time serial version
system.time(serial <- sapply(1:___, function(i) play()))

# Set up cluster
cl <- makeCluster(___)
clusterExport(cl, "play")

# Time parallel version
system.time(par <- ___)

# Stop cluster
stopCluster(cl)

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