RのdoMCとdoParallelの違い
doParallel関数に関するRのdoMCとforeachの違いは何ですか？ doParallelはunixライクなウィンドウをサポートしますが、doMCはunixライクのみをサポートします。つまり、doParallelがdoMCを直接置き換えることができないのはなぜですか？ありがとうございました。
更新：doParallelはparallelに基づいて構築されます。これは基本的にmulticoreとsnowのマージであり、システムに適したツールを自動的に使用します。その結果、doParallelを使用してマルチシステムをサポートできます。つまり、doParallelを使用してdoMCを置き換えることができます。
参照： http://michaeljkoontz.weebly.com/uploads/1/9/9/4/19940979/parallel.pdf
ところで、registerDoParallel(ncores=3)との違いは何ですか
_cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)
_registerDoParallel(ncores=3)はクラスターを自動的に停止できますが、2番目は自動的に停止せず、stopCluster(cl)が必要です。
参照： http://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstartedParallel.pdf
doParallelパッケージは、doSNOWとdoMCのマージです。parallelはsnowとmulticoreのマージです。しかし、doParallelにはdoMCのすべての機能がありますが、doMCはdoMCのようにparallelを使用しているにもかかわらず、特定の状況ではより効率的であるため、doParallelを維持したいという要望がありました。私は、著しい違いがあるかどうか、そしていつ違いがあるかを判断するベンチマークを個人的に実行していません。
LinuxまたはMac OS XコンピューターではdoMC、WindowsコンピューターではdoParallel、LinuxクラスターではdoMPIを使用する傾向がありますが、doParallelはすべてのプラットフォームで機能します。
さまざまな登録方法については、次を実行すると：
registerDoParallel(cores=3)
windowsマシンでは、後でclusterApplyLBで使用するためにクラスターオブジェクトを暗黙的に作成しますが、LinuxおよびMac OS Xでは、クラスターオブジェクトは作成または使用されません。コアの数は単に記憶され、後でmclapplyを呼び出すときにmc.cores引数の値として使用されます。
実行する場合：
cl <- makeCluster(3)
registerDoParallel(cl)
登録されたクラスターオブジェクトは、プラットフォームに関係なくclusterApplyLBで使用されます。この場合、クラスターオブジェクトを作成してからシャットダウンするのはユーザーの責任であり、暗黙的なクラスターオブジェクトは自動的にシャットダウンされるのは正しいです。