内容简介
本书是《高性能计算技术丛书》中的一册，专注于R语言中的并行编程技术。随着大数据时代的到来，数据处理和计算的规模日益增长，单线程的R语言程序在处理海量数据时往往效率低下。本书旨在帮助R用户掌握并行计算的核心概念和方法，从而显著提升代码运行速度。
书中内容由浅入深，首先介绍R语言并行编程的基础知识，包括并行计算的基本原理、R中常见的并行包（如parallel、foreach、doParallel等）的安装与使用。随后，本书详细讲解了如何在不同操作系统（Windows、Linux、macOS）上配置并行环境，以及如何利用多核CPU、集群甚至GPU进行加速计算。此外，书中还涵盖了任务分割、数据共享、进程通信、错误处理、性能调优等实践技巧，并提供了大量真实的案例，涵盖统计建模、模拟仿真、批量数据处理等常见场景。
本书适合具有一定R语言基础、希望提升计算效率的数据分析师、统计学家、研究人员以及软件工程师阅读。通过阅读本书，读者将能够设计并实现高效的并行R程序，从容应对复杂的大规模计算挑战。
目录
译者序
关于作者
第1章 简单的R并行性
1.1 亚里士多德数谜
1.2 R的并行包
1.3 segue包
1.4 总结
第2章 消息传递入门
2.1 为MPI设置系统环境
2.2 MPI标准
2.3 MPI API
2.4 总结
第3章 高级消息传递
3.1 网格并行性
3.2 检查和管理通信
3.3 lapply（）的函数变体
3.4 总结
第4章 开发SPRINT—超级计算机的基于MPI的R包
4.1 关于ARCHER
4.2 从R中调用MPI代码
关于作者
第1章 简单的R并行性
1.1 亚里士多德数谜
1.2 R的并行包
1.3 segue包
1.4 总结
第2章 消息传递入门
2.1 为MPI设置系统环境
2.2 MPI标准
2.3 MPI API
2.4 总结
第3章 高级消息传递
3.1 网格并行性
3.2 检查和管理通信
3.3 lapply（）的函数变体
3.4 总结
第4章 开发SPRINT—超级计算机的基于MPI的R包
4.1 关于ARCHER
4.2 从R中调用MPI代码
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