Rの並列処理が間違っていますか？

Question

foreach-packageを使用して並列処理しようとしているコードがあります。コードは動作していますが、4つのコアを搭載したコンピュータで実行すると約26分かかってしまいます.32コアで1つに切り替えると、13分もかかります。私は8倍のコアを使用しているので何か間違っているのかどうか疑問に思っていましたが、時間を半分に減らすだけです。

Time_of_Start 
[1] "2016-07-12 13:07:23 CEST" 
Time_of_end 
[1] "2016-07-12 13:33:10 CEST" 

And for the one with 32 cores: 
Time_of_Start 
[1] "2016-07-12 14:35:48 CEST" 
Time_of_end 
[1] "2016-07-12 14:48:08 CEST" 

これは正常です：私は、次の時間を取得する4つのコアを持つコンピュータの場合

no_cores <- detectCores() 
cl <- makeCluster(no_cores) 
registerDoParallel(cl) 
Xenopus_Data <- foreach(b=1:length(newly_populated_vec),.packages = c("raster", "gdistance", "rgdal","sp")) %dopar% { Xenopus_Walk(altdata=altdata,water=water,habitat_suitability=habitat_suitability,max_range_without_water=max_range_without_water,max_range=max_range,slope=slope,Start_Pt=newly_populated_vec[b]) } 
stopCluster(cl) 

：私のコードは次のようになりますか？もしそうなら、誰かがそれをさらに高速化する方法を知っていますか、おそらく異なるパッケージを使用していますか？ どんなタイプのヘルプも大歓迎です！

EDIT：これは、是正措置を適用した後の時間です。

User  System  elapsed 
5.99  40.78  243.97 

4用コア：32個のコアの場合は前に、私はいくつかのループを介して、計算を複数回行った

user system elapsed 
    1.91 0.94 991.71 

注意、計算時間が非常に大幅に減少した理由ですが、一つはまだ伝えることができます2台のコンピュータの違いが増えたと私は信じている。

Answer 1

はこれを試してみて、あなたの問題が解決されている場合、私に知らせて：

library(doParallel) 
library(foreach) 
registerDoParallel(cores=detectCores()) 
n <- length(newly_populated_vec) 
cat("\nN = ", n, " | Parallel workers count = ", getDoParWorkers(), "\n\n", sep="") 

t0 <- proc.time() 
Xenopus_Data <- foreach(b=1:n,.packages = c("raster", "gdistance", "rgdal","sp"), .combine=rbind) %dopar% { 
     Xenopus_Walk(
     water=water, 
     altdata=altdata, 
     habitat_suitability=habitat_suitability, 
     max_range_without_water=max_range_without_water, 
     max_range=max_range, 
     slope=slope, 
     Start_Pt=newly_populated_vec[b]) 
} 
TIME <- proc.time() - t0 

また、すべてのコアが計算に関与しているかどうかを確認するためにあなたのPC /ノートPCでの論理コアを監視してみてください。 （Windowsの場合はTaskManager、Linuxの場合はhtop）

コアの数を2倍にしても、必ずしも2倍のパフォーマンスが得られるとは限りません。