私の（弱い）ノートパソコンよりRが遅いのはなぜですか？

Question

私は、Dell Latitude E7440 ラップトップをWindows 7 Enterprise OS、8GB RAM,64ビットOS、インテル（R）Core（TM）i7-4600U CPU @ 2.10GHzプロセッサ、2701 Mhz、2コア、4論理プロセッサ（4コア）

2.40GHz 2 @私は7810のDell Precisionタワーを使用しているWindows 7のエンタープライズOSとデスクトップ、32ギガバイトRAM、64ビットOS、インテル（R）Xeon（R）CPU E5-2620 v3のプロセッサ、2401MHz、6コア、12論理プロセッサ（24コア）。

Rの私の使用の良いデモンストレーションは、RStudioのgbmを使用して、〜300個の機能を持つ100Kサイズのデータ​​に対してバイナリ分類を実行することです。しかし、私のラップトップのRバージョン（他のすべてのソフトウェアは閉じて、並列化を使用していません）でも、はデスクトップRのバージョンよりも速くです。どのようにすることができますか？見つけ出すには何が必要ですか？

ノート：

> sum <- 0; system.time(for (i in 1:1000000) sum <- sum + i) 
    user system elapsed 
    0.36 0.00 0.36 
> memory.limit() 
[1] 8097 
> sessionInfo() 
R version 3.3.1 (2016-06-21) 
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1 

locale: 
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 LC_CTYPE=English_United States.1252 LC_MONETARY=English_United States.1252 
[4] LC_NUMERIC=C       LC_TIME=English_United States.1252  

attached base packages: 
[1] stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] tools_3.3.1 

デスクトップ：

> sum <- 0; system.time(for (i in 1:1000000) sum <- sum + i) 
    user system elapsed 
    0.52 0.00 0.52 
> memory.limit() 
[1] 32684 
> sessionInfo() 
R version 3.3.1 (2016-06-21) 
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1 

locale: 
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 LC_CTYPE=English_United States.1252 LC_MONETARY=English_United States.1252 
[4] LC_NUMERIC=C       LC_TIME=English_United States.1252  

attached base packages: 
[1] stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] tools_3.3.1 

Answer 1

Dellの緯度E7440ノートパソコン... i7-4600U CPUの@の2.10GHzプロセッサ、2701 MHzの

のDell Precisionタワー7810デスクトップ... E5-2620 v3 @ 2.40GHz 2プロセッサ、2401 Mhz

これが理由です。ラップトップのCPUは、デスクトップよりも速い物理クロック速度で動作しているため、Rも高速に動作します。

マルチスレッドBLASや他の並列処理のトリックがない場合、複数のコアを持つことは問題に影響しません。同様に、データを保持するのに十分なメモリがあれば、より多くのギガバイトが高速化することはありません（キャッシュの問題は除きますが、100Kは両方のマシンのキャッシュに簡単に収まるはずです）。