Outra sugestão são as possibilidades com os pacotes snow, foreach e multicore! Fiz algumas brincadeiras com o multicore e para mim os resultados foram bem satisfatórios, veja em: http://ridiculas.wordpress.com/2011/10/23/paralelizacao-de-processos/ http://ridiculas.wordpress.com/2011/11/28/paralelizacao-de-processos-ii/ att, FH 2012/8/31 Leonard de Assis <assis.leonard@gmail.com>
Quase impossível uma solução interpretada executar com velocidade semelhante a uma solução compilada
É meio lógico isso, pois a solução interpretada exige alguns passos a mais na máquina para ser executada
Mas com a evolução do hardware, cada vez mais essa diferença diminui. Para soluções simples, a diferença é ridicula.
[]s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com
Em 31/08/2012 00:09, Pedro Rafael escreveu:
O performace chega a se comparar à algumas linguagens compiladas? [ ], Pedro Rafael Diniz Marinho.
Em 30 de agosto de 2012 21:27, diogoferrari [via R-br] <ml-node+s2285057n4656046h3@n4.nabble.com> escreveu:
Caro,
De uma olhada no pacote RevoScaleR do Revolutions analytics. O processamento paralello funciona bem sim.
Abs
On 30/08/2012, at 20:14, Pedro Rafael <[hidden email]> wrote:
Pessoal estou começando a estudar programação paralela e distribuida no R. Gostaria de saber se estas tarefas podem ser feitas com o R e se os resultados obtidos são interessantes. Estou lendo um pouco sobre OpenMP e OpenMPI, alguem trabalha com essa API utilizando R?
[ ], Pedro Rafael Diniz Marinho. _______________________________________________ R-br mailing list [hidden email] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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