> Assim como paralelizar nem sempre é vantajoso uma vez que a
> comunicação entre os processos pode ser demorada, nem sempre usar for
> e while é lento. Essas funções da família *apply tem loops em suas
> definições. Tem um post do Benilton em que ele mostra as situações
> mais comuns e compara o tempo de execução delas. Dê uma procurada.
>
> 2011/7/6 Paulo Nogueira <
paulons@gmail.com>:
>> Obrigado pelas respostas de todos. Essa lista é de um nível incrível!
>>
>> Junior Beleti,
>> não é que eu realmente precise de alto desempenho, mas como tenho
>> disponíveis 4 processadores pensei: "porque não usar todos eles?"
>>
>> Parte da resposta para a minha pergunta eu obtive indo atrás do material
>> recomendado pelo pessoal nas mensagens anteriores: não é muito simples esse
>> negócio de paralelização no R. Ao menos eu não achei simples. Pensava que
>> fosse algo mais automático, como abilitar um opção e pronto.
>>
>> Por outro lado, me deparei com material sobre vetorização e alguns testes de
>> performance mostrando o quanto é vantajoso substituir loopings por outras
>> coisas no R. Como eu aprendi a programar em C tenho essa mania de usar for e
>> while para resolver tudo e no R isso não é a melhor solução.
>> Estou indo nesse caminho também.
>>
>> abraços
>> Paulo Nogueira Starzynski
>>
>> 2011/7/6 Junior Beleti <
beleti.junior@gmail.com>
>>>
>>> Olá Paulo Nogueira,
>>>
>>> como já foi mencionado, o pacote multicore possui funções de "alto
>>> nivel" para utilizar o paralelismo.
>>>
>>> A sua aplicação necessita de alto desempenho?
>>>
>>> É que estou trabalhando com processamento paralelo e talvez possa ajudar.
>>>
>>> Abraço
>>>
>>> --
>>> Carlos Roberto Beleti Junior
>>> Mestrado em Ciência da Computação
>>> Departamento de Informática
>>> Universidade Estadual de Maringá
>>> _______________________________________________
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>>> Leia o guia de postagem (
http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
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