编程请问chatgpt. 在R语言中，要实现内存共享而不是对变量a进行拷贝，可以使用共享内存技术。R本身并不直接支持共享内存，但可以通过一些扩展包来实现，如bigmemory和biganalytics。 以下是使用bigmemory包的示例代码，来实现在并行赋值时共享变量a： R library(bigmemory) # 创建一个长度为1百万的big.matrix对象，用来存储a a <- big.matrix(nrow = 1000000, ncol = 1, type = "any", init = NA, backingfile = "shared.bin") # 在并行环境中赋值a parallel::mclapply(1:1000000, function(i) { # 在这里进行模型m的计算 m <- your_model_calculation_function(i) # 将计算得到的模型赋值给共享内存的a a[i, 1] <<- m }, mc.cores = 1280) 在上述代码中，我们首先创建了一个big.matrix对象a，使用bigmemory包的函数。这个对象会将数据存储在共享的二进制文件中（"shared.bin"），从而实现内存共享。 然后，我们使用parallel::mclapply函数来进行并行赋值。在每个并行任务中，我们进行模型的计算，并将结果赋值给a的相应元素。由于使用了<<-赋值操作符，它会将值直接写入共享的内存中。 请注意，实现内存共享需要谨慎处理并发访问和同步问题，以确保数据的完整性和一致性。在真实的并行环境中，您可能需要更加详细的同步措施来处理共享内存的访问。 arizaq 发表于 2023-07-13 19:13
和我们最后一次操作系统课程的gRPC作业类似 一个server多个client吗？我们作业里面用的lock majiaamajia 发表于 2023-07-13 19:50
python：你这1280个cpu如果在同一台server 那就把a定义成全局变量 全局就一份 并行复制需要用lock 不然会conflict 如果不同的server 那你是没法共享内存的 ubuntu8 发表于 2023-07-13 19:07
你用什么语言？ microsat 发表于 2023-07-14 00:09
Python里面这么简单？ 如果设置成全局变量，那么就自动共享给所有cpus？ microsat 发表于 2023-07-14 00:10
a[[1000000]]] = m1000000
请问如何在并行给a进行赋值的时候，如果让a实现内存共享。而不是fork 变量 a。 也就是说假设计算机有1280个cpu。那么每个cpu都是读取这个共享内存了的变量a（总占用内存仍然是10G）。而不是每个cpu都去拷贝这个变量a （因为这样一来，总占用内存将是 1280 * a的内存 = 12800G）。
语言：R
如果语言是python，实现起来容易吗？
并行复制需要用lock 不然会conflict
如果不同的server 那你是没法共享内存的
在R语言中，要实现内存共享而不是对变量a进行拷贝，可以使用共享内存技术。R本身并不直接支持共享内存，但可以通过一些扩展包来实现，如bigmemory和biganalytics。 以下是使用bigmemory包的示例代码，来实现在并行赋值时共享变量a： R library(bigmemory) # 创建一个长度为1百万的big.matrix对象，用来存储a a <- big.matrix(nrow = 1000000, ncol = 1, type = "any", init = NA, backingfile = "shared.bin") # 在并行环境中赋值a parallel::mclapply(1:1000000, function(i) { # 在这里进行模型m的计算 m <- your_model_calculation_function(i) # 将计算得到的模型赋值给共享内存的a a[i, 1] <<- m }, mc.cores = 1280) 在上述代码中，我们首先创建了一个big.matrix对象a，使用bigmemory包的函数。这个对象会将数据存储在共享的二进制文件中（"shared.bin"），从而实现内存共享。 然后，我们使用parallel::mclapply函数来进行并行赋值。在每个并行任务中，我们进行模型的计算，并将结果赋值给a的相应元素。由于使用了<<-赋值操作符，它会将值直接写入共享的内存中。 请注意，实现内存共享需要谨慎处理并发访问和同步问题，以确保数据的完整性和一致性。在真实的并行环境中，您可能需要更加详细的同步措施来处理共享内存的访问。
这段代码不对。因为它用big.matrix。这个元素的数据类型不是list。
你用什么语言？
Python里面这么简单？ 如果设置成全局变量，那么就自动共享给所有cpus？
请问python里面的全局变量可以是一个arraylist （C++里面）。 然后每个元素是一个机器学习的classifier。也就是说每个元素的数据类型是一个类，而不是简单 的int，char，string。
且，这个全局 arrylist 变量可以在并行里共享内存。
谢谢！
哦，又看了一下你的帖子，你这个不需要像我们作业里面那么麻烦的，我们用gRPC是因为server 和多个client都在不同电脑里面。你这个好像是只有一台电脑，但是多个CPU，这样用shared memory就可以了，shared memory里面可以用sem_t来synchronize process。我们作业用的C/C++，但是python可以用的
哪种语言都是这样 R没用过 但是也有全局变量