RNG, R, mclapply และคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์

ฉันใช้การจำลองใน R และคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์และมีปัญหาดังต่อไปนี้ ฉันใช้งานคอมพิวเตอร์ X แต่ละเครื่อง:

fxT2 <- function(i) runif(10)
nessay <- 100
c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE)

มีคอมพิวเตอร์ 32 เครื่องแต่ละเครื่องมี 16 คอร์ อย่างไรก็ตามประมาณ 2% ของตัวเลขสุ่มนั้นเหมือนกัน คุณจะใช้กลยุทธ์อะไรเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้?

ฉันสามารถหลีกเลี่ยงปัญหานี้สำหรับ fxT2 โดยการตั้งเวลาแฝง (เช่นการหน่วงเวลาวินาทีที่แต่ละงานถูกส่งไปยังคอมพิวเตอร์ X แต่ละเครื่อง) แต่ดูเหมือนว่าจะเป็นโฆษณาสำหรับ fxt2

ปัญหาคือว่าในความเป็นจริง fxT2 เป็นงานที่ยาวนานที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวเลขหลอก ในตอนท้ายของกระบวนการฉันคาดว่าจะได้รับการทำสำเนา X * nessay จากการทดลองทางสถิติแบบเดียวกันไม่ใช่การทำซ้ำแบบ nessay วิธีการตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นกรณีนี้และมีวิธีการตรวจสอบนี้หรือไม่?

หิมะได้รับการสนับสนุนอย่างชัดเจนเพื่อ initialise จำนวนที่กำหนดของ RNG ลำธารในการคำนวณคลัสเตอร์

สามารถใช้หนึ่งในสองการใช้งานของ RNG:

• rsprngและ

• rlecuyer

มิฉะนั้นคุณต้องประสานงานด้วยมือ

คุณต้องใช้ RNG ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการคำนวณแบบขนาน ดู "การประมวลผลแบบขนาน: หมายเลขสุ่ม" ของคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงงานดู