El paquete multicore de R

Tengo acceso a una máquina que, aunque anda un poco corta de memoria, cuenta con ocho CPUs. Tenía unas simulaciones bastante pesadas que correr y quise aprovechar su naturaleza perfectamente paralelizable. Y, de paso, hacer con R lo mismo por lo que he visto a un consultor de SAS cobrar a razón de 3.000 dólares diarios.

En el fondo, es una trivialidad. Supongamos que la función que implementa la simulación se llama foo. Habitualmente, haríamos

n.iter <- 1000
resultados <- replicate( n.iter, foo() )

y las simulaciones se ejecutarían secuencialmente. Con el paquete multicore, la tarea podría distribuirse por 6 (por ejemplo: es que si uso las ocho me riñen) de las CPUs así:

library( multicore )
resultados <- mclapply( 1:n.iter, foo, mc.set.seed = TRUE, mc.cores = 6 )

Notas:

• La función foo tiene que admitir un parámetro para poder usar mclapply: no existe una versión paralelizable de replicate en el paquete. Véase una posible solución a este problema en el ejemplo del final.
• La opción mc.cores limita el número de CPUs que se usarán en la paralelización.
• La opción mc.set.seed es muy importante: sin ella, cada subproceso compartirá la semilla y los valores aleatorios que generará serán los mismos.  ¡Normalmente no es eso lo que se quiere!

El paquete multicore incluye algunas funciones de más bajo nivel (parallel, fork, etc.) que podrían utilizarse para tareas más específicas. Pero mclapply es cómoda, simple y funciona estupendamente. Hay que hacer notar que el paquete está basado en la función fork tal cual está implementada en los sistemas operativos POSIX. Windows, lástima, no lo es.

Y para acabar, números:

library( multicore )
n.iter <- 1000
foo <- function(i) mean( rnorm( 100000 ) )  

system.time( resultados <- replicate( n.iter, foo() ) )
# 16.47 segundos en mi sistema (elapsed)

system.time( resultados <-
    mclapply( 1:n.iter, foo, mc.set.seed = TRUE, mc.cores = 6 ) )
# 4.34 segundos