众文网1.如何用CUDA Fortran优化并行计算程序
分享内存（shared memory），使并行运算时，每个R session可以避免重复读取。包裹有bigmemory等，这样不同的R sessions可以共享内存里的数据。不用再并行运算时，每个R sessions在去读入一遍。
用MPI，避免mclapply等太高等级的关于平行运算的方程。如果用MPI，你的R sessions只会传输你规定它们可以传输的objects。据我所知，mclapply是把所有environment复制到另一个R session里，有一些根本不必要的objects也要被推送，这样毫无意义。
集成运算，比如Map-Reduce或者Storm，把个体服务器的压力变为对运算过程的压力，这个坑太大了。。
分布储存，比如mongodb，把对内存的压力变为对数据结构的压力，这个坑也太大了。。
用C或Fortran写底层方程，比如loop structure，基本的科学运算（BLAS）等等。
从算法上的根本优化。很多时候，程序慢，内存溢出，大多都是程序猿懒，不精益求精。再加上服务器动辄16G内存，把码农们都宠坏了，好像什么都能往内存里扔，扔完也不打扫屋子。改进算法，尽量在同一时间，只能看见部分数据的情况下，通过update结果来得到最后答案。
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