1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Programowanie równoległe w R
Connected

ćwiczenie

Mikrobenchmark przychodów

Pracujesz jako analityk danych w sklepie internetowym. Pobrałeś dane sprzedażowe różnych produktów sprzedanych w ciągu miesiąca. Są one dostępne w twoim środowisku jako lista ls_sales. Każdy element tej listy to wektor przychodów dla danego produktu.

Chcesz zobaczyć, jak przychody rosły z dnia na dzień – oznacza to obliczenie sumy skumulowanej. Bazowy R udostępnia do tego funkcję cumsum(). Chcesz jednak sprawdzić, czy zrównoleglenie może tu pomóc. Zamierzasz zastosować cumsum() do każdego elementu ls_sales sekwencyjnie i równolegle, a następnie porównać wyniki. Pakiety parallel i microbenchmark są już wczytane.

Instrukcje

100 XP
  • Przekaż sekwencyjną i równoległą wersję jako argumenty do wywołania microbenchmark().
  • Utwórz klaster wykorzystujący wszystkie dostępne rdzenie minus dwa.
  • Użyj klastra, aby zastosować cumsum() do ls_sales równolegle za pomocą parLapply().
  • Zatrzymaj klaster po zakończeniu obliczeń.