Quem usa R com pacote multicore, SNOW ou CUDA para computação intensa em recursos?

Quem de vocês neste fórum usa "> R com multicore , pacotes de neve ou CUDA , portanto, para cálculos avançados que precisam de mais energia que a CPU de uma estação de trabalho? Em qual hardware você calcula esses scripts? Em casa / trabalho ou você tem acesso ao data center em algum lugar?

O plano de fundo dessas perguntas é o seguinte: Atualmente, estou escrevendo meu M.Sc. tese sobre R e computação de alto desempenho e preciso de um forte conhecimento sobre quem realmente usa R. Li que R tinha 1 milhão de usuários em 2008, mas essa é mais ou menos a única estatística de usuário que pude encontrar sobre esse tópico - então, espero que você respostas!

Atenciosamente Heinrich

Eu sou um biólogo que modela os efeitos da variação climática inter-anual na dinâmica populacional de várias espécies migratórias. Como meus conjuntos de dados são muito grandes (dados espacialmente intensos), eu executo meu código R usando multicorenos servidores Amazon EC2. Se minha tarefa exigir muito recursos, escolherei uma instância High Memory Quadruple Extra Large que vem com 26 unidades de CPU, 8 núcleos e 68G de RAM. Nesse caso, eu normalmente executo 4-6 scripts simultaneamente, cada um trabalhando com um conjunto de dados bastante grande. Para tarefas menores, escolho servidores com 4-6 núcleos e cerca de 20 GB de RAM.

Eu inicio essas instâncias (geralmente identificamos instâncias porque são mais baratas, mas podem terminar a qualquer momento que a taxa atual exceder o que optei por pagar), executo o script por várias horas e, em seguida, encerro a instância depois que meu script termina. Quanto à imagem da máquina (Amazon Machine Image), peguei alguém na instalação do Ubuntu, atualizei o R, instalei meus pacotes e salvei como minha AMI privada no meu espaço de armazenamento S3.

Minha máquina pessoal é um macbook pro dualcore e tem dificuldade em fazer chamadas multicore. Sinta-se livre para enviar e-mail se você tiver outras perguntas.

Desde que você pergunta, estou usando o pacote foreach com o back-end multicore . Eu o uso para dividir uma carga de trabalho embaraçosamente paralela em vários núcleos em uma única caixa Nehalem com muita RAM. Isso funciona muito bem para a tarefa em questão.

Eu trabalho na academia e estou usando multicore para alguns benchmarks pesados ​​de algoritmos de aprendizado de máquina, principalmente em nosso Sun Constellation baseado em Opteron e alguns clusters menores; esses também são problemas paralelos embaraçosos, de modo que o principal papel do multicore é espalhar a computação pelo nó sem multiplicar o uso da memória.

Uso neve e queda de neve para paralelização de curso em clusters HPC e CUDA para processamento paralelo de dados. Estou em Epidemiologia fazendo modelagem de transmissão de doenças. Então eu uso os dois.