并行代码导致线程中内存使用量增加（RStudio 缺陷）

Question

概览：

我的 B 对象是一个 100 000 * 5000 的 2 GB 大矩阵
我的 A 对象较小 1000 * 5000

analyse_with_glm <- function(Y) {
  cond1 = unlist(apply(B, 2, function(X) coef(summary(glm(Y~X)))[,4][2]))
  cond2 = unlist(apply(B, 2, function(X) coef(summary(glm(Y~X+cov2)))[,4][2]))
  cond3 = unlist(apply(B, 2, function(X) coef(summary(glm(Y~X+cov3)))[,4][2]))
  list(cond1, cond2, cond3)}

cl = makeCluster(nb_cpu, type = "FORK", outfile='outcluster.log')
res = parApply(cl, A, 2, analyse_with_glm)

最初我有一个 rsession 进程使用 2.1GB 的 mermoy。
调用 parApply 函数后，我有 nb_cpu 个 4.5GB 的线程。

两个问题：

虽然 B 只能读取，但它可以在线程之间从单个内存槽共享。如何进行？
尽管如此，为什么每个线程 4.5 GB 而不是 ~2.1GB？

我使用'top'命令来监控线程和内存使用情况，这不是垃圾收集器可以释放的表面使用情况。线程因内存不足而崩溃。它运行在具有 30 个线程的 128GB 内存计算机上（nb_cpu = 30 在我的代码中）。

注意： 我也试过相反，在 parApply 中使用 B（大矩阵）而不是 A 但它没有解决问题。

Answer 1

这个答案可能是片面的，因为我仍然认为 R 在并行化代码时的行为很奇怪。如果您运行来自 RStudio 的代码，并行线程往往会膨胀 ~/.rstudio/suspended-session-data/

所以为了避免它，这里有一个虚拟的解决方法。
1. 清理你的环境
2.注销
3.登录
4. 加载您的数据
5.运行并行代码

信息：

Rstudio 0.99.892
R 版本 3.3.1

并行代码导致线程中内存使用量增加（RStudio 缺陷）

Parallelized code result in inflated memory usage in threads (RStudio deffect)

r

rstudio

glm

rparallel

概览：

两个问题：