R中更快的BLAS

Ubuntu R中更快的BLAS

在Ubuntu中，有两个免费的开源解决方案，ATLAS和OpenBLAS。要安装ATLAS和OpenBLAS，请使用

#安装OpenBLASsudo apt-get安装libopenblas库#安装ATLASsudo apt-get安装libatlas3-base liblapack3

幸运的是，如果你同时安装了这两个，你可以使用

sudo update-alternatives--配置libblas.so.3-x86_64-linux-gnu

应该显示

@ubuntu:~$sudo更新替代--配置libblas.so.3-x86_64-linux-gnu替代libblas.so.3-x86_64-linux-gnu有三种选择（提供/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libblas.so.3）。选择路径优先级状态------------------------------------------------------------*0/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 100自动模式1/usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/libblas.so.3 35手动模式2/usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3 10手动模式3/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3 100手动模式按<enter>保留当前选择[*]，或键入选择编号：

然后确保选择相应的LAPACK。运行

sudo update-alternatives--配置liblapack.so.3-x86_64-linux-gnu

应该显示

@ubuntu:~$sudo更新替代--config liblapack.so.3-x86_64-linux-gnu可选的liblapack.so.3-x86_64-linux-gnu有三种选择（提供/usr/lib/x86_64-linux-gnu/liblapack.so.3）。选择路径优先级状态------------------------------------------------------------*0/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3 100自动模式1/usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/liblapack.so.3 35手动模式2/usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3 10手动模式3/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3 100手动模式按<enter>保留当前选择[*]，或键入选择编号：

要检查R会话中当前使用的LAPACK和BLAS，请运行

#这些功能在windows操作系统上不起作用La_库（）extSoftVersion（）[“BLAS”]

更复杂的是，OpenBLAS实际上有三个不同版本：串行、OpenMP和pthread（POSIX线程）。OpenMP和pthreads允许并行处理。看起来libopenblas-base库默认情况下安装pthreads。共识似乎支持OpenMP？

有关Stan（CmdStan和CmdStanR）中的其他OpenBLAS支持，请参阅此处https://discourse.mc-stan.org/t/speedup-by-using-external-blas-pack-with-cmdstan-and-cmdstanr-py/25441（https://discourse.mc-stan.org/t/speedup-by-using-external-blas-pack-with-cmdstan-and-cmdstanr-py/25441）

要使用英特尔MKL，您可以

• 使用英特尔MKL构建R(构建指南)
• 使用安装适当的正如我们对上面的OpenBLAS所做的那样
  • 根据这些指示手动操作：dirk.eddelbuettel.com网站或软件.intel.com
  • 自动使用sudo apt安装intel-mkl

确保添加了以下环境变量：MKL_THREADING_LAYER=GNU。否则，使用英特尔的MKL会出现数字错误。

R for Windows中更快的BLAS

这对Windows来说有点困难。我不知道当前有什么预编译的ATLAS或OpenBLAS文件可以放入。有两种较旧的优化BLAS文件来源，在这里和在这里，但它可能不是你想依赖的东西。更糟糕的是，Microsoft R Open截至2021年6月不再存在。当前最佳方法可能是手动安装英特尔的MKL，或从旧的MRO安装中复制“英特尔MKL”库。MRO将MKL文件安装在

C： \Program Files\Microsoft\R打开\R-4.0.2\bin\x64\libiomp5md.dllC： \Program Files\Microsoft\R打开\R-4.0.2\bin\x64\Rblas.dllC： \Program Files\Microsoft\R打开\R-4.0.2\bin\x64\Rlapack.dll

这三个文件可以放入并替换Rblas.dll软件和拉帕克.dll位于的开源R的文件

C： \程序文件\R\R-4.0.2\bin\x64\

还有一些特定于MRO的R包（请参阅雷沃*)虽然我还没有测试过，但也可能会被转移。

但是，这在企业环境中可能会很麻烦：

Microsoft R服务MKL最终用户许可协议R Services MKL是一个与Microsoft R Server一起使用的软件包，Microsoft R Open以及由发布的任何后续版本或其他软件应用程序可与英特尔&#xAE；数学内核库一起使用的us（“许可产品”）（“MKL”）（有关详细信息，请参阅https://software.intel.com/en-us/intel-mkl).  此软件包在此称为“R服务MKL”Intel Corporation简称为“Intel”1.许可。R服务MKL被授权与许可方一起专用产品。根据本协议的所有条款和条件，Microsoft授予用户使用R的非决定性、不可转让、不可发布的权利服务MKL。R Services MKL必须作为单个集成软件使用应用程序，不得将其分为组成部分。

基准

使用以下脚本的一些人工基准测试：

• R-基准-25.R从中可以看到在这里
• revo-script。R（右）从中可以看到在这里

这个一个也很有趣（来自在这里).

以下时间是少数跑步的大致平均值。没有精确或严格的内容。我会忽略10%左右的差异。