Параллелизованные разреженные матрицы rowSums в R (или Rcpp)

Для простой задачи суммирования всех строк в разреженной матрице в R отлично справляется Matrix::rowSums():

library(Matrix)    
m <- rsparsematrix(10000, 5000, 0.1)
rsums <- Matrix::rowSums(m)

Очевидно, эту функцию можно распараллелить, заблокировав суммирование по строкам. Какие варианты существуют? Кажется, я не могу найти.

Подготовка к бенчмаркингу...

library(rbenchmark)
benchmark(
        "Matrix::rowSums" = {
            Matrix::rowSums(m)
        },
        replications = 10,
        columns = c("test", "replications", "elapsed", "relative", "user.self", "sys.self"))


#              test replications elapsed relative user.self sys.self
# 1 Matrix::rowSums           10    1.14        1      0.95     0.19

Я за самое быстрое решение, R или Rcpp.

Посмотрите это выдающееся исследование Уилла Таунса о переборе разреженных матриц: https://rpubs.com/will_townes/sparse-apply. Вывод, кажется, таков, что Matrix::rowSums и семья — хорошие исполнители, и распараллеливание может быть достигнуто с помощью slam и/или data.table.