Windows에서 R에 대한 GPU 가속 데이터 처리

현재 빅 데이터에 관한 논문을 작성 중이며 데이터 분석에 R을 많이 활용하고 있습니다. 게임상의 이유로 PC에 GTX1070이 있습니다. 따라서 강사가 수행하는 작업의 일부 처리 속도를 높이기 위해 사용할 수 있다면 정말 멋지다고 생각했지만 실제로는 쉽지 않습니다. gpuR, CUDA, Rtools 및 몇 가지 다른 비트와 밥을 설치했으며 예를 들어 게놈 표현식 데이터에서 gpuMatrix 객체를 만들 수는 있지만 gpuMatrix 객체와 작동하는 함수를 아직 찾지 못했습니다. 또한 눈에 띄는 성능 차이를 제공합니다. 아마도 이것은 gpuR 패키지에 내재 된 한계와 관련이있을 수 있습니다. 다른 패키지는 내가 찾고있는 것과 비슷한 소리를내는 기능에 대해 이야기하는 것 같습니다.

거의 모든 패키지는 Linux 전용이며 Windows에서 R에 대한 GPU 지원을 구현하기가 특히 어렵습니까? 아니면 Windows에서 이렇게 할 수있는 패키지가 거의없는 다른 이유가 있습니까? 어떤 의미에서 나는 단지 호기심이 있지만 실제로 작동하게하는 것은 매우 시원합니다. Windows에 사용할 수있는 것이 거의 없다는 것이 놀랍습니다. 일반적으로 다른 방법입니다.

내 경험상 R에 GPU 처리를 설정하는 것은 어렵고 Windows 컴퓨터에서 설정하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 또한 GPU 처리는 매우 특정한 유형의 계산에만 사용할 수 있습니다.

당신이 그것을 위해 GPU 처리를 설정하려면 내 대답은 매우 쓸모가 없습니다.

그러나 시스템과 코드의 일반적인 성능 최적화에 관심이 있다면 다음 단계를 확인하는 것이 좋습니다.

• 시스템에서 멀티 코어 처리를 자동으로 활성화하므로 Base R 대신 Microsoft R Open을 사용하십시오.

• 코드를 벡터화

• 데이터 프레임 대신 data.table과 같은 라이브러리를 사용하십시오.

• 자라는 물체를 피하십시오

일반적으로 R의 성능은 코드 품질에 크게 좌우됩니다. 패트릭 번즈 (Patrick Burns)의 R Inferno 에서 할 수있는 것과 할 수있는 것에 대한 아주 좋은 요약이 제공됩니다 .