Rcpp распараллелить функции, которые возвращают XPtr?

Question

Принимая пример XPtr функция:

test.cpp

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
SEXP funx()
{
    /* creating a pointer to a vector<int> */
    std::vector<int>* v = new std::vector<int> ;
    v->push_back( 1 ) ;
    v->push_back( 2 ) ;

    /* wrap the pointer as an external pointer */
    /* this automatically protected the external pointer from R garbage 
     collection until p goes out of scope. */
    Rcpp::XPtr< std::vector<int> > p(v, true) ;

    /* return it back to R, since p goes out of scope after the return 
     the external pointer is no more protected by p, but it gets 
     protected by being on the R side */
    return( p ) ;
}

р

library(Rcpp)
sourceCpp("test.cpp")

xp <- funx()
xp
<pointer: 0x9618cc0>

Но если я пытаюсь распараллелить это, я получаю нулевые указатели

library(parallel)
out <- mclapply(1:2, function(x) funx())
out
[[1]]
<pointer: (nil)>

[[2]]
<pointer: (nil)>

Можно ли достичь такого рода функциональности?

редактировать

Стоит отметить, что, несмотря на повторяющийся вопрос, похоже, нет истинного решения этой проблемы. Из того, что я понимаю сейчас, XPtr не может быть многопоточным. Так что по сути это не может быть сделано в R.

Например, когда я помещаю функцию в пакет test и попробуйте использовать snow он по-прежнему не может вернуть указатели.

library(test)
library(snow)

fun <- function(){
  library(test)
  test:::funx()
}

cl <- makeCluster(2, type = "SOCK") 
clusterExport(cl, 'fun') 
clusterCall(cl, fun)
[[1]]
<pointer: (nil)>

[[2]]
<pointer: (nil)>

Answer 1

Относительно

Можно ли достичь такого рода функциональности?

Я бы сказал, что ответ довольно твердый "нет", поскольку здесь применяется Первое Правило Бойцовского клуба: вы просто не можете распараллелить базовый экземпляр R, просто надеясь, что он сработает. Такие пакеты, как RcppParallel, очень осторожны при использовании не-R структур данных для многопоточной работы.

Возможно, я слишком пессимистичен, но я бы поместил "уровень сбора" на один уровень глубже и вернул бы только агрегированный результат R.