R: parallelをつかってみる

R 2.14.0から標準装備となったparallelパッケージをためしてみた。

library(boot)

n <- 10000
m <- 5000
c <- 3

x <- vector("list", c)
for (i in 1:c) {
  x[[i]] <- runif(n, 0, 1)
}

boot.fun <- function(data, index) {
  mean(data[index])
}

system.time(z1 <- lapply(1:c,
                         function(i)
                           boot(x[[i]], boot.fun, m)))
## parallel
library(parallel)

RNGkind("L'Ecuyer-CMRG")
system.time(z2 <- mclapply(1:c,
                           function(i)
                             boot(x[[i]], boot.fun, m)))

結果

> system.time(z1 <- lapply(1:c,
+                          function(i)
+                            boot(x[[i]], boot.fun, m)))
   ユーザ   システム       経過  
     7.012      1.606      8.558 
> system.time(z2 <- mclapply(1:c,
+                            function(i)
+                              boot(x[[i]], boot.fun, m)))
   ユーザ   システム       経過  
     3.118      0.552      7.203 

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