Warum ist R auf meinem (stärkeren) Desktop langsamer als auf meinem (schwächeren) Laptop?

Question

Ich bin mit einem Dell Latitude E7440 Laptop mit Windows 7 Enterprise OS, 8GB RAM, 64-Bit-Betriebssystem, Intel (R) Core (TM) i7-4600U CPU @ 2.10GHz Prozessor, 2701 MHz, 2 Kerne, 4 logische Prozessoren (das sind 4 Kerne).

Ich bin mit einem Dell Precision Turm 7810 Desktop- mit Windows 7 Enterprise OS, 32GB RAM, 64-Bit-Betriebssystem, Intel (R) Xeon (R) Prozessor E5-2620 v3 @ 2.40GHz Prozessoren, 2401 Mhz, 6 Kerne, 12 Logische Prozessoren (das sind 24 Kerne).

Eine gute Demonstration meiner Verwendung von R würde binäre Klassifizierung mit gbm in RStudio auf 100K-großen Daten mit ~ 300 Funktionen laufen. Aber was auch immer ich auf meinem Laptop R-Version (alle anderen Software geschlossen, keine Verwendung von Parallelisierung), ist erheblich schneller als auf meinem Desktop-R-Version. Wie kann das sein? Was muss ich tun, um es herauszufinden?

Laptop:

> 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 

Desktop:

> 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 Latitude E7440 Laptop ... i7-4600U CPU @ 2.10GHz Prozessor, 2701 Mhz

Dell Precision Tower 7810 Desktop ... E5-2620 v3 @ 2.40GHz 2 Prozessoren, 2401 Mhz

Das wäre warum. Die CPU Ihres Laptops läuft mit einer höheren physikalischen Taktfrequenz als Ihr Desktop, daher läuft R auch schneller.

In Ermangelung von Multithread-BLAS oder anderen parallel-processing-Tricks hat das Vorhandensein mehrerer Kerne keine Auswirkungen. Genauso lange, wie Sie genug Speicher für Ihre Daten haben, werden mehr Gigabyte die Dinge nicht beschleunigen (abgesehen von Caching-Problemen, aber 100K sollten auf beiden Rechnern problemlos in den Cache passen).