У меня часто бывает несколько разных экземпляров R, запущенных на моем компьютере в разных проектах. Пока кто-то обрабатывает скрипт или выполняет долгую работу, я могу использовать другой для работы над другим проектом.
Хотя возможно, чтобы один и тот же сеанс R выполнял несколько вещей одновременно (я сделал это с помощью пакета tcltk), это, как правило, не рекомендуется, поскольку все разные проекты могут получить доступ / изменить одну и ту же глобальную среду, что может испортить ситуацию , При наличии нескольких сеансов каждый из них имеет свою собственную глобальную среду (просто будьте осторожны, чтобы они не перезаписывали файлы при работе из одной и той же папки / каталога).
Существуют также пакеты, которые помогут с параллельной обработкой, которая может быть больше чем то, что вас интересует. Если каждый шаг вашего цикла выполняется независимо от других (этап i + 1 не зависит от результатов этапа i), и у вас есть несколько процессоров (или несколько компьютеров), тогда иногда может помочь параллельная обработка. Описание этих пакетов см. В представлении задач HighPerformanceComputing в CRAN.