Usando R no Windows Server 2012R2 não usando mais memória

Question

Tenho uma pergunta sobre R e RStudio no meu Windows Server 2012 R2 Datacenter.

Eu acesso o servidor diretamente e o servidor possui 128 GB de RAM. Mas quando executo meu script R, o gerenciador de tarefas me mostra que R está usando apenas até 2 MB de RAM e um total de 4% da RAM de todo o sistema é usado.

Tenho a versão R atual instalada e estou usando a opção 64-System no RStudio. Quando verifico minha memória memory.limit()R diz que tenho 1.759219e+13memória, o que não é possível. Não consigo alterar o limite de memória ou qualquer outra coisa.

Sempre que acesso o R diretamente pelo Rgui e digito as linhas, o R me diz o seguinte

> memory.limit()
[1] 131023
> memory.size()
[1] 31.5 

Sempre que uso R no meu laptop, ele usa cerca de 5 GB de RAM. Então estou me perguntando o que está acontecendo aqui.

Questões:

1.) Posso usar R e RStudio em um servidor Windows 2012 (acho que tudo bem, embora não tenha encontrado muitas informações sobre isso na internet)

2.) Como posso fornecer mais memória ao processo R, para que o cálculo seja mais rápido?

Muito obrigado pela sua ajuda. Como esta é minha primeira pergunta, entre em contato se precisar de alguma informação adicional.

Editar

Talvez isso ajude a explicar qual é o meu problema. Por que o processo R não consegue mais potência?

Monitor de recursos e gerenciador de tarefas:

Answer 1

então descobri algumas coisas e queria compartilhar com vocês.

Primeiro, a informação sobre a memória errada " memory.limit()R diz que eu tenho 1.759219e+13" é devido ao R-build atual. Fiz downgrade para a versão anterior e não recebi o erro.

Em segundo lugar, é perfeitamente normal instalar o RStudio Desktop-Version no servidor. A única desvantagem é que você precisa entrar no servidor diretamente/com controle de área de trabalho remota. Fora isso, funciona como um desktop normal com hardware melhor.

Terceiro, por natureza, R é projetado para usar apenas um núcleo para cada instância R. Aparentemente, você pode usar funções especiais do R para computação simultânea ( parallel) ou simplesmente iniciar várias instâncias do R (com várias sessões do R abertas), de modo que cada sessão use um núcleo diferente. Com diferentes instâncias R abertas, posso usar toda a minha RAM. Você apenas precisa decompor seu código.

Postei esta resposta caso alguém mais tivesse esses problemas. Espero que seja a maneira correta de postar uma resposta e não de editar minha postagem. Por favor, deixe-me saber se devo corrigir isso.

Obrigado