R - Параллелизация обучения нескольких моделей (с dplyr и purrr)

Это продолжение предыдущего вопроса об изучении нескольких моделей.

Вариант использования заключается в том, что у меня есть несколько наблюдений для каждого объекта и Я хочу подготовить модель для каждого из них. См. Hadley отличная презентация о том, как это сделать.

Короче говоря, это можно сделать с помощью dply и purr следующим образом:

library(purrr)
library(dplyr)
library(fitdistrplus)
dt %>% 
    split(dt$subject_id) %>%
    map( ~ fitdist(.$observation, "norm")) 

Итак, поскольку построение модели является неловко параллельной задачей, я был интересно, если dplyr, purrr имеют простой в использовании механизм распараллеливания для таких задач (например, параллельный map).

Если эти библиотеки не обеспечивают легкую распараллеливание, это может быть сделано с использованием классических библиотек распараллеливания R (parallel, foreach и т.д.)?