Performance Engineering for Scientific Computing with R
Performance Engineering for Scientific Computing with R
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使用 R 进行科学计算的性能工程
DOI：
10.11648/j.ijdst.20180402.11
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhang, Hui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Hui
在过去的十年中，R已经成为许多领域中流行的数据分析和挖掘工具。随着大数据对这些领域的冲击，现有R解决方案的计算需求和工作量显著增加。随着最近硬件和软件的发展，有可能实现与现有R解决方案的大规模并行性，而几乎不需要修改。本文评估了三种不同的方法，利用多核、Intel Xeon Phi SE10P协处理器和通用图形处理单元（GPGPU）来加速R计算。本研究中的性能工程和评估工作是基于一个流行的R基准脚本。本文给出了使用上述包和硬件技术组合运行R-benchmark的初步结果。
R has been adopted as a popular data analysis and mining tool in many domain fields over the past decade. As Big Data overwhelms those fields, the computational needs and workload of existing R solutions increases significantly. With recent hardware and software developments, it is possible to enable massive parallelism with existing R solutions with little to no modification. In this paper, three different approaches are evaluated to speed up R computations with the utilization of the multiple cores, the Intel Xeon Phi SE10P Co-processor, and the general purpose graphic processing unit (GPGPU). Performance engineering and evaluation efforts in this study are based on a popular R benchmark script. The paper presents preliminary results on running R-benchmark with the above packages and hardware technology combinations.
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通讯作者：
Hui Zhang
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