Använda parSapply()

Vi har tidigare simulerat följande spel:

Initiering: total = 0.
Kasta en tärning och lägg resultatet till total.
Om total är jämnt, återställ total till noll.
Om total är större än 10 är spelet slut.

Spelet kan simuleras med funktionen play():

play <- function() {
  total <- no_of_rolls <- 0
  while(total < 10) {
    total <- total + sample(1:6, 1)

    # If even. Reset to 0
    if(total %% 2 == 0) total <- 0 
    no_of_rolls <- no_of_rolls + 1
  }
  no_of_rolls
}

För att simulera spelet 100 gånger kan vi använda en for-slinga eller sapply():

res <- sapply(1:100, function(i) play())

Detta är perfekt att köra parallellt!

För att göra funktioner tillgängliga på ett kluster använder du funktionen clusterExport(). Den tar ett kluster och en sträng med funktionens namn.

clusterExport(cl, "some_function")

Den här övningen är en del av kursen

Effektiv R-kod

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Funktionen play() har redan definierats i din arbetsmiljö.

Skapa ett kluster med makeCluster() och sätt antalet kärnor till 2. Spara resultatet som cl.
Exportera funktionen play() till klustret.
Skriv om sapply()-anropet ovan med parSapply().
Stoppa klustret med stopCluster().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

library("parallel")
# Create a cluster via makeCluster (2 cores)
cl <- ___

# Export the play() function to the cluster
___

# Re-write sapply as parSapply
res <- sapply(1:100, function(i) play())

# Stop the cluster
___

Redigera och kör kod