是否可以在多个核心（细分链）上使用JAGS运行多个链

Question

我想知道是否可以在5或6个核心的JAGS中细分3个链。这是我的代码：

  library(parallel)
  # There is no progression bar using parallel
           jags.parallel(data = d$data,
                         inits = d$inits,
                         parameters.to.save = d$params,
                         model.file = model.jags,
                         n.chains = 3,
                         n.thin = 10,
                         n.iter = 9000,
                         n.burnin = 3000,
                         working.directory = NULL,
                         n.cluster = 3) ## the number of cluster it’s taking

正如您所看到的，这是默认值，此处的链数（nc，在我的情况下为3）等于所使用的核心数。

1. 这对MCMC的采样方式有何影响？
2. 并行运行MCMC链时，是否有与R一起使用的最佳核心数？
3. 我看到如果我有3个链子，我就不能进入3个核心。它给了我error：Error in res[[ch]] : subscript out of bounds。为什么？
4. 如果我增加内核数量，则需要更长的时间（相比之下，12个内核需要比3个内核多7.2个时间）！不应该是相反的吗？
5. 如何在不删除迭代，老化或添加细化（更多核心？，更改RAM？）的情况下更快地编写脚本？

我的电脑有16个内核，所以我在内核数量上有灵活性（还有64 GB的RAM和3 GHz的Intel Xeon E5处理器）。

Answer 1

将3条链拆分为多个核心是不可能的。在并行运行JAGS时，实际上会发生这种情况：

1. 为每个链执行指定的刻录。在您的示例中，三个链将运行模型3000步而不存储该信息。

2. 一旦每条链都有适当的燃烧时间，你想从后验分布中得到的样本数量在每条链上均分。在您的示例中，每个链将运行采样器600步（(n.iter -n.thin)/n.chains）。

所以，让我们继续你的问题（上面解释了＃1）。

1. 答案取决于您当时在该计算机上做了什么。您永远不想在计算机的所有K核上运行它，因为它将占用您的大部分计算能力。我通常在K-1核心上运行K-1链以获得更大的型号。对于简单的模型，它并不重要。

2. 您可以在较少的内核上运行多个链，但是由于核心上的每个链都必须按顺序计算，因此您的速度会降低。相反，将更少的链分配到多个核心上是行不通的。如果您有x个链，则不应该> x cores。

3. 这可以通过问题2和3来解答。更多的链应该增加计算，但没有更多链的更多核不会。

4. 如果不看你的模特，这真的无法回答。