# 测量CPU时间system.time({beta_hat_cpu<-lm(y~X)})# 测量GPU时间system.time({beta_hat_gpu<-gpuSvd(X_gpu)%*%y_gpu}) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 通过这种方式,我们可以清晰地看到,GPU计算的速度大大超过了常规CPU,尤其是在处理大型数据集时。 结论 使用R语言调用GPU进行计算可以显著提...
要在R语言中调用GPU进行运算,首先需要安装相应的GPU计算库。在R中,常用的GPU计算库包括gputools和gpuR等。这些库可以帮助R语言与GPU进行交互,实现并行计算的加速。 # 安装gputools库install.packages("gputools")# 安装gpuR库install.packages("gpuR") 1. 2. 3. 4. 使用GPU进行并行计算 一旦安装了GPU计算库,...
run_cpu函数负责利用R的dist函数计算所有不同观察值(也就是行)间的距离,而后针对计算得出并被保存在dcpu内的距离值运行R语言原生hclust函数,从而创建出一套系统树图。而run_gpu函数执行的是同样的计算流程,只不过使用的是rpud软件包当中针对GPU进行过优化的dist与hclust版本(即rpuDist与rpuHclust)。 这套R脚本会...
一种解决方案是利用其他编程语言的GPU支持库,比如Python的TensorFlow、PyTorch等,来进行GPU加速计算,然后将结果导入R语言中进行后续分析。下面是一个简单的示例代码: ```R#导入Python库reticulate::use_python("python", required = TRUE) keras <- import("keras")#创建一个简单的神经网络模型model <- keras$Sequ...
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