foreach、doParallel 和随机生成

考虑使用并行的非常基本（且效率低下）的代码foreach用于生成随机值：

cl <- makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)
foreach(i = 1:100) %dopar% rnorm(1)

它是否正确，或者是否需要任何其他步骤才能使随机生成正常工作？我想这已经足够了，快速检查似乎“证明”种子可以正常工作，但我想确保在其他平台上也是如此，因为我希望代码是可移植的。

您的担心是正确的；随机数生成并不能神奇地并行工作，需要采取进一步的步骤。使用foreach框架时，可以使用doRNG https://cran.r-project.org/package=doRNG扩展以确保在并行完成时也能获得可靠的随机数。

Example:

library("doParallel")
cl <- makeCluster(2)
registerDoParallel(cl)

## Declare that parallel RNG should be used for in a parallel foreach() call.
## %dorng% will still result in parallel processing; it uses %dopar% internally.
library("doRNG")

y <- foreach(i = 1:100) %dorng% rnorm(1)

编辑2020-08-04：之前这个答案提出了替代方案：

library("doRNG")
registerDoRNG()
y <- foreach(i = 1:100) %dopar% rnorm(1)

但这样做的缺点是开发者使用起来比较复杂registerDoRNG()在函数内部以干净的方式。因此，我建议使用%dorng%指定应使用并行 RNG。