B.1 Introducción

Emplearemos la siguiente terminología:

  • Núcleo: término empleado para referirse a un procesador lógico de un equipo (un equipo puede tener un único procesador con múltiples núcleos que pueden realizar operaciones en paralelo). También podría referirse aquí a un equipo (nodo) de una red (clúster de equipos; en la práctica cada uno puede tener múltiples núcleos). Un núcleo puede ejecutar procesos en serie.

  • Clúster: colección de núcleos en un equipo o red de equipos. Un clúster puede ejecutar varios procesos en paralelo.

Por defecto la versión oficial de R emplea un único núcleo, aunque se puede compilar de forma que realice cálculos en paralelo (e.g. librería LAPACK). También están disponibles otras versiones de R que ya implementan por defecto procesamiento en paralelo (multithread):

Métodos simples de paralelización12:

  • Forking: Copia el proceso de R a un nuevo núcleo (se comparte el entorno de trabajo). Es el más simple y eficiente pero no está disponible en Windows.

  • Socket: Lanza una nueva versión de R en cada núcleo, como si se tratase de un cluster de equipos comunicados a traves de red (hay que crear un entorno de trabajo en cada núcleo). Disponible en todos los sistemas operativos.

  1. Realmente las herramientas estándar son OpenMP para el procesamiento en paralelo con memoria compartida en un único equipo y MPI para la computación distribuida en múltiples nodos.↩︎