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//少ない知識ですが、恩返しと思いページを立ち上げています。
//加筆修正、大歓迎です。  markovchainmontecarlo(2015/09)
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&color(red){&size(30){並列計算(snowfall)};};~
~
マルチコアが主流となってきているので、並列計算のパッケージである「snowfall」を紹介します。~
なお、特に断りが無い場合はSocketクラスターを使用しています。~
~
&color(red){&size(40){現在編集中&br;調査中の内容があるため&br;信用に値しない内容も多分に含まれています。};};~
----
&color(red){&size(20){目次};};~
#contents
----
*並列計算で計算速度は向上するか? [#ze3e7311]
**並列計算のイメージ [#l002ea0d]
&ref(並列概念.jpg);~
並列化できる割合によって、理論上の限界が変わってきます。~
([[アムダールの法則:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%A0%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87]]を参照)~
~
なお、関数のオーバーヘッドやデータの入出力の問題から、&color(red){かえって遅くなる};場合もあります。~
~
並列計算は計算速度向上の一つの手段にすぎません。~
計算速度向上の手段はいくつもありますので、適切な方法を用いてください。~
[[CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R:https://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html]]
**どのような計算が並列化できるか [#rb82070b]
基本的にapply familyは全て並列化可能です。~
詳細な条件としては、「計算の順序を入れ替えても計算結果が同じである」事になります。~
~
apply familyも内部ではforを使用しているので、並列化できるfor・並列化できないforが存在します。
-並列化できないforの例
--ケース1:依存関係がある。~
以下の例は、ひとつ前の数値に対して、関数hogeを適用するため並列化が出来ません。~
順序よくx[1] → x[2] → x[3] → x[4] → x[5] と実行しないと正しい計算ができません。
 for(i in 1:5){
     x[i] <- hoge(x[i - 1])
 }
これは、マルコフ連鎖にも言える事であり、マルコフ連鎖の生成スピードを上げようとするならばRcppを使用するなど並列計算ではない方法を用いなくてはなりません。~

--ケース2:関数グローバル変数など、現在の環境以外の数値を変更する~
以下の例は、Sys.sleepの時間によって休止する時間が不明であり、そのあとiをグローバル変数であるresultに代入するため並列化が出来ません。~
 for(i in 1:5){
     Sys.sleep(runif(1))
     result <<- i
 }
もし仮に、iが2の時の休止時間が一番長いとすると、これを並列計算してしまうとグローバル変数であるresultは2になってしまいます。

と、不安になるような事を書きましたが、上記のケースはどちらもsnowfallでは実現できないため、snowfallで並列計算を行う場合は気にしなくて大丈夫です。~
//************************************
*各種パッケージ比較 [#t808b6d7]
|BGCOLOR(silver):CENTER:package|BGCOLOR(silver):CENTER:利点|BGCOLOR(silver):CENTER:欠点|h
|parallel|・デフォルトパッケージとしてインストールされる。&br;・誰でも使用できる?|・下記「snow」「multicore」のコピーみたいなものなので、少々使いにくい。&br;・snowで使用できたCPU使用状況を調査する「snow.time」が使用できない。|
|multicore|・multicoreパッケージの基礎となった優秀なパッケージ&br;(だと思う。ウィンドウズ環境しかないため使用していません。)|・うゐんどうずで動かない。|
|snow|・様々な関数が用意されている。&br;・multicoreパッケージの基礎となった優秀なパッケージ&br;・CPUの使用状況を調査する「snow.time」が使用できる!(これ重要)|・常にクラスターの指定をしなくてはならない。|
|snowfall|・クラスターの指定をする必要がない!(これ重要)&br;&br;・並列計算と通常処理を同じ関数でこなせる!(これ重要)|・「snow」に依存するため、バージョンアップで「snow」についていっているか確認が必要(?)|


-apply family など馴染みの関数で簡単に並列化が出来る。~
-引数がbaseの関数と一緒。~
|BGCOLOR(silver):base|apply(X, MARGIN, FUN, ...)|sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)|lapply(X, FUN, ...)|
|BGCOLOR(silver):snowfall|sfApply(x, margin, fun, ...)|sfSapply(x, fun, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)|sfLapply(x, fun, ...)|
-通常(Sequential Mode)処理から並列計算の処理へ移行する場合でも、プログラム本体の書き換えが不要。&br;(通常でテストをした後に並列化を実行できる。)




*snowfallの利点 [#d113b4a7]
-apply family など馴染みの関数で簡単に並列化が出来る。~
-引数がbaseの関数と一緒。~
|BGCOLOR(silver):base|apply(X, MARGIN, FUN, ...)|sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)|lapply(X, FUN, ...)|
|BGCOLOR(silver):snowfall|sfApply(x, margin, fun, ...)|sfSapply(x, fun, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)|sfLapply(x, fun, ...)|
-通常(Sequential Mode)処理から並列計算の処理へ移行する場合でも、プログラム本体の書き換えが不要。&br;(通常でテストをした後に並列化を実行できる。)
//************************************
*とりあえず動かす [#jf6ffc48]
**主な流れ [#gc1e1bd0]
+ライブラリーの読み込み
 > library(snowfall)
  要求されたパッケージ snow をロード中です
+sfInitでクラスターを準備する。
 > sfInit(parallel = TRUE, cpus = 4)
 R Version:  R version 3.2.2 (2015-08-14)
 
 snowfall 1.84-6 initialized (using snow 0.3-13): parallel execution on 4 CPUs.
+(必要があれば)ワーカーに変数やオブジェクトを渡す。
 > a <- 1:10
 > sfExport("a")
+snowfall 関数を使用して並列計算を行う。
 > sfSapply(11:20, sum, a)
  [1] 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
+クラスターを止める
 > sfStop()
 
 Stopping cluster
**cpu数 [#w237cd57]
sfInitではcpusを指定します。~
~
ご自身のPCのCPU数を指定しますが、以下のコードも取得できます。~
なお、ハイパースレッディングを備えたCPUではスレッド数が取得されます。~
 > #parallelのdetectCoresを使用して取得します。
 > library(parallel)
 > detectCores()
 [1] 4
スレッド数を指定するか、CPU数を指定するかはどちらでもいいと思います。~
ちなみに私[markovchainmontecarlo]はスレッド数を指定しています。
**並列関数は何を使用するのか[#t0cc6daa]
とりあえず以下に従って、関数を書き換えてください。~
引数は同じですので、いつも通りに計算できます。~
 apply  → sfApply
 lapply → sfLapply
 sapply → sfSapply
ためしにsfSapplyを実行。約3倍の速度!
 > library(snowfall)
  要求されたパッケージ snow をロード中です
 > sfInit(parallel = TRUE, cpus = 4)
 R Version:  R version 3.2.2 (2015-08-14)
 
 snowfall 1.84-6 initialized (using snow 0.3-13): parallel execution on 4 CPUs.
 
 > set.seed(123)
 > x <- sample(1:20)/4
 > system.time(sapply(x, Sys.sleep))
    ユーザ   システム       経過
        0.0        0.0       52.5
 > system.time(sfSapply(x, Sys.sleep))
    ユーザ   システム       経過
       0.01       0.00      15.50
 > sfStop()
 
 Stopping cluster
 
 >
*snow.time でクラスターの使用状況を探る [#k4c6f72c]
関数snow.timeを使用することによって、各クラスターの使用状況を確認できます。~
 > st.hoge <- snow.time(hoge)
 > st.hoge
 elapsed    send receive  node 1  node 2  node 3  node 4
   21.75    0.00    0.02   13.77   12.24   14.50   12.00
snow.timeで得られた結果は、plotで詳細に状況を確認できます。
 > plot(st.hoge)
-緑の四角:クラスター使用中~
-青の実線:結果をマスターに返すために待機中~
-赤の実線:マスターとクラスター間でデータの受け渡し~
-黒の破線:クラスター待機中~
&ref(./fig00_snowtime.jpg,50%);
*どの並列関数を使用するべきか [#w7f528f9]
**applyとclusterApply(snow) [#e0952afc]
applyでの実行時間が53.03秒に対して、並列計算を行ったclusterApplyは21.76秒!~
何と2倍以上の高速化が実現!素晴らしい!~
&ref(./fig01_apply.jpg,50%);&ref(./fig01_clusterApply.jpg,50%);~
-実行結果
 > #準備
 > library(snow)
 > cl <- makeSOCKcluster(4)
 > set.seed(123)
 > x <- sample(1:20)/4
 >
 > #計算
 > (st.apply <- snow.time(apply(t(x), 2, Sys.sleep)))
 $elapsed
 [1] 53.03
 
 $send
 [1] 0
 
 $receive
 [1] 0
 
 > (st.clusterApply <- snow.time(clusterApply(cl, x, Sys.sleep)))
 elapsed    send receive  node 1  node 2  node 3  node 4
   21.76    0.02    0.00   13.73   12.23   14.51   11.99
 >
 > #グラフ表示
 > dev.new(); plot(st.apply, title = "apply")
 > dev.new(); plot(st.clusterApplyLB, title = "clusterApplyLB")
 >
 > #後処理
 > stopCluster(cl)
 >
-コード
 #準備
 library(snow)
 cl <- makeSOCKcluster(4)
 set.seed(123)
 x <- sample(1:20)/4
 
 #計算
 (st.apply <- snow.time(apply(t(x), 2, Sys.sleep)))
 (st.clusterApply <- snow.time(clusterApply(cl, x, Sys.sleep)))
 
 #グラフ表示
 dev.new(); plot(st.apply, title = "apply")
 dev.new(); plot(st.clusterApplyLB, title = "clusterApplyLB")
 
 #後処理
 stopCluster(cl)
**clusterApply(snow)とclusterApplyLB(snow) [#m097f183]
clusterApplyは、各クラスターに1個引数を渡し、すべてのクラスターの計算終了を待って次の引数をクラスターに渡します。~
そのため、実行時間に差がある場合は待機状態になるクラスターが発生してしまいます。~
clusterApplyは確かに速くなっているが、クラスターの待機時間があるのでこれを減らすようにしたい。~
そこで出てきたのが、clusterApplyLBです。~
clusterApplyLBは、計算が終了したら次の引数を引き渡すので、待機状態になるクラスターが(ほとんど)ありません!~
&ref(./fig01_clusterApply.jpg,50%);&ref(./fig02_clusterApplyLB.jpg,50%);
-実行結果
 > #準備
 > library(snow)
 > cl <- makeSOCKcluster(4)
 > set.seed(123)
 > x <- sample(1:20)/4
 >
 > #計算
 > (st.clusterApply <- snow.time(clusterApply(cl, x, Sys.sleep)))
 elapsed    send receive  node 1  node 2  node 3  node 4
   21.75    0.00    0.02   13.77   12.24   14.50   12.00
 > (st.clusterApplyLB <- snow.time(clusterApplyLB(cl, x, Sys.sleep)))
 elapsed    send receive  node 1  node 2  node 3  node 4
   13.76    0.00    0.00   13.01   13.74   12.76   13.02
 >
 > #グラフ表示
 > dev.new(); plot(st.clusterApply, title = "clusterApply")
 > dev.new(); plot(st.clusterApplyLB, title = "clusterApplyLB")
 >
 > #後処理
 > stopCluster(cl)
 >
-コード
 #準備
 library(snow)
 cl <- makeSOCKcluster(4)
 set.seed(123)
 x <- sample(1:20)/4
 
 #計算
 (st.clusterApply <- snow.time(clusterApply(cl, x, Sys.sleep)))
 (st.clusterApplyLB <- snow.time(clusterApplyLB(cl, x, Sys.sleep)))
 
 #グラフ表示
 dev.new(); plot(st.clusterApply, title = "clusterApply")
 dev.new(); plot(st.clusterApplyLB, title = "clusterApplyLB")
 
 #後処理
 stopCluster(cl)
**引数にクラスターを指定しないsnowfall [#e74bf3ed]
snowでは全ての並列関数にクラスターを指定しなくてはなりません。
>clusterApply(&size(30){%%%'''cl'''%%%};, X, MARGIN, FUN, ...)

これでは、まず通常処理でテストを行った後に、並列化するときは~
まずapplyでテストを行った後、該当部分をすべてparApplyに書き換えなくてはならず手間がかかります。~

そこで登場するのがsnowfallです。
 sfApply(x, margin, fun, ...)
   apply(X, MARGIN, FUN, ...)
ほら、一緒。~
これは非常にありがたい!並列化を意識せずに使用できます!~

しかも、snowfallの並列関数は通常処理の場合、通常の関数を「自動的に」適用してくれます。
 > sfApply
 function (x, margin, fun, ...)
 {
     sfCheck()
     checkFunction(fun)
     if (sfParallel())
         return(parApply(sfGetCluster(), x, margin, fun, ...))
     else return(apply(x, margin, fun, ...))
 }
 <environment: namespace:snowfall>
テストを行った後に、sfInitで並列化をし、改めて実行すると並列計算になる。~
何と便利なパッケージ!
**sfClusterApplyLBとsfLapply [#o8dfeaa8]
少し横道にそれましたが、関数の選択に戻ります。~
-実行結果
-コード
-実行結果
-コード
**結局どの関数を使えばいいの? [#hb1a7b1c]
*未実装関数の作成 [#xf75520c]
乏しい知識ですが、未実装関数を作成してみました。~
バグや誤りなど、お気づきの点がありましたら、指摘・加筆・修正のご協力をお願いいたします。~
**sfRapply [#v767753f]
**sfCapply [#f6bc0d2c]
**sfClusterMap [#ed6fc913]
*Tips [#uf0ea58a]
**並列関数の異端児 sfClusterApplySR[#e56ac7c7]
**通常処理と並列処理の切り替え [#l2899007]
**R起動時のsnowfallの設定 [#icb8d0f1]
**乱数の使用 [#t017dce9]
**並列計算を中断した場合 [#zaa1454b]
並列計算を中断した場合は、必ずworkerをsfStop()で一度終了させてください。~
終了しないと、意図としない結果が返ってきます。~
 > #普通に実行
 > sfSapply((1:200)/1000, function(x){Sys.sleep(x); x})
   [1] 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.010 0.011 0.012 0.013 0.014 0.015 0.016 0.017
  [18] 0.018 0.019 0.020 0.021 0.022 0.023 0.024 0.025 0.026 0.027 0.028 0.029 0.030 0.031 0.032 0.033 0.034
  [35] 0.035 0.036 0.037 0.038 0.039 0.040 0.041 0.042 0.043 0.044 0.045 0.046 0.047 0.048 0.049 0.050 0.051
  [52] 0.052 0.053 0.054 0.055 0.056 0.057 0.058 0.059 0.060 0.061 0.062 0.063 0.064 0.065 0.066 0.067 0.068
  [69] 0.069 0.070 0.071 0.072 0.073 0.074 0.075 0.076 0.077 0.078 0.079 0.080 0.081 0.082 0.083 0.084 0.085
  [86] 0.086 0.087 0.088 0.089 0.090 0.091 0.092 0.093 0.094 0.095 0.096 0.097 0.098 0.099 0.100 0.101 0.102
 [103] 0.103 0.104 0.105 0.106 0.107 0.108 0.109 0.110 0.111 0.112 0.113 0.114 0.115 0.116 0.117 0.118 0.119
 [120] 0.120 0.121 0.122 0.123 0.124 0.125 0.126 0.127 0.128 0.129 0.130 0.131 0.132 0.133 0.134 0.135 0.136
 [137] 0.137 0.138 0.139 0.140 0.141 0.142 0.143 0.144 0.145 0.146 0.147 0.148 0.149 0.150 0.151 0.152 0.153
 [154] 0.154 0.155 0.156 0.157 0.158 0.159 0.160 0.161 0.162 0.163 0.164 0.165 0.166 0.167 0.168 0.169 0.170
 [171] 0.171 0.172 0.173 0.174 0.175 0.176 0.177 0.178 0.179 0.180 0.181 0.182 0.183 0.184 0.185 0.186 0.187
 [188] 0.188 0.189 0.190 0.191 0.192 0.193 0.194 0.195 0.196 0.197 0.198 0.199 0.200
 
 > #同じ作業を中断
 > sfSapply((1:200)/1000, function(x){Sys.sleep(x); x})
 
 > #変数を変えて20個のみ実行したが、前の結果が残っている?
 > sfSapply((1:20)/100, function(x){Sys.sleep(x); x})
   [1] 0.010 0.020 0.030 0.026 0.027 0.028 0.029 0.030 0.031 0.032 0.033 0.034 0.035 0.036 0.037 0.038 0.039
  [18] 0.040 0.041 0.042 0.043 0.044 0.045 0.046 0.047 0.048 0.049 0.050 0.051 0.052 0.053 0.054 0.055 0.056
  [35] 0.057 0.058 0.059 0.060 0.061 0.062 0.063 0.064 0.065 0.066 0.067 0.068 0.069 0.070 0.071 0.072 0.073
  [52] 0.074 0.075 0.076 0.077 0.078 0.079 0.080 0.081 0.082 0.083 0.084 0.085 0.086 0.087 0.088 0.089 0.090
  [69] 0.091 0.092 0.093 0.094 0.095 0.096 0.097 0.098 0.099 0.100 0.101 0.102 0.103 0.104 0.105 0.106 0.107
  [86] 0.108 0.109 0.110 0.111 0.112 0.113 0.114 0.115 0.116 0.117 0.118 0.119 0.120 0.121 0.122 0.123 0.124
 [103] 0.125 0.126 0.127 0.128 0.129 0.130 0.131 0.132 0.133 0.134 0.135 0.136 0.137 0.138 0.139 0.140 0.141
 [120] 0.142 0.143 0.144 0.145 0.146 0.147 0.148 0.149 0.150 0.151 0.152 0.153 0.154 0.155 0.156 0.157 0.158
 [137] 0.159 0.160 0.161 0.162 0.163 0.164 0.165 0.166 0.167 0.168 0.169 0.170 0.171 0.172 0.173 0.174 0.175
 [154] 0.176 0.177 0.178 0.179 0.180 0.181 0.182 0.183 0.184 0.185 0.186 0.187 0.188 0.189 0.190 0.191 0.192
 [171] 0.193 0.194 0.195 0.196 0.197 0.198 0.199 0.200
 
 > #残っているので再度実行して、うまくいっているように思われるが
 > sfSapply((1:20)/100, function(x){Sys.sleep(x); x})
  [1] 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.20
 
 > #やっぱり返る結果は意図としない結果。
 > sfSapply((1:200)/1000, function(x){Sys.sleep(x); x})
  [1] 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.010 0.011 0.012 0.013 0.014 0.015 0.016 0.017
 [18] 0.018 0.019 0.020 0.021 0.022 0.023 0.024 0.025 0.040 0.050 0.060 0.070 0.080 0.090 0.100 0.110 0.120
 [35] 0.130 0.140 0.150 0.160 0.170 0.180 0.190 0.200
*参考文献・文書など [#mae70577]
-DOCUMENT
 help(package=snow)
 help(package=snowfall)
 vignette("snowfall")
-CRAN~
[[CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R:https://cran.r-project.org/web/views/HighPerformanceComputing.html]]~
-書籍~
[[Parallel R (英語):http://www.amazon.co.jp/Parallel-R-Q-Ethan-McCallum/dp/1449309925]]~
-rjpwiki~
[[Rで並列計算]]~
[[Tierney 氏の R バイトコンパイラー]]~
[[Rコード最適化のコツと実例集]]~
[[Rの関数定義の基本]]~
-Web Page~
[[snow Simplified:http://www.sfu.ca/~sblay/R/snow.html]]
[[Easier Parallel Computing in R with snowfall and sfCluster:http://journal.r-project.org/archive/2009-1/RJournal_2009-1_Knaus+et+al.pdf]]~
[[Tutorial Parallel computing using R package snowfall:http://www.informatik.uni-ulm.de/ni/staff/HKestler/Reisensburg2009/PDF/snowfall-tutorial.pdf]]~
[[並列プログラミング入門(OpenMP編):http://www.hpci-office.jp/invite2/documents2/openmp_2014-11-25.pdf]]~
[[snowパッケージで並列化(R):https://sites.google.com/site/scriptofbioinformatics/bing-lie-hua-guan-xi/snowpakkejide-bing-lie-hua-r]]~
[[【R言語】ループ処理回避 (and/or) 並列化処理 組み合わせで、計算高速化 手法まとめ:http://qiita.com/HirofumiYashima/items/18d5aa87578115215230]]~
[[Rのちょっと速いコードの書き方:http://www.anlyznews.com/2012/02/r_11.html]]~
[[R の apply 徹底解説:http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20120425/1335312593]]~
*コメント[#lbb783b6]
#comment(below)
- とりあえずページを立ち上げました。 -- [[markovchainmontecarlo]] &new{2015-09-26 (土) 09:14:04};

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