R 和 RStudio 在 macOS 上运行缓慢答案

【问题标题】：R and RStudio are slow on macOSR 和 RStudio 在 macOS 上运行缓慢
【发布时间】：2021-08-27 14:30:45
【问题描述】：

我在等待 R 4.1。和原生 Apple 芯片支持，以针对其他平台进行一些基准测试。我使用 M1 芯片的 MacBook Pro 上的结果让我感到不安。让我们从 Mac 开始：

> sessionInfo()
R version 4.1.0 (2021-05-18)
Platform: aarch64-apple-darwin20 (64-bit)
Running under: macOS Big Sur 11.4

Matrix products: default
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1-arm64/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.1.0 tools_4.1.0

基准测试的结果是：

> N <- 20000
> M <- 2000
> X <- matrix(rnorm(N*M),N)
> system.time(crossprod(X))
   user  system elapsed 
 49.954   0.109  50.056

有趣的是，sessionInfo 在 R 控制台中有不同的输出，但结果是一样的：

> sessionInfo()
R version 4.1.0 (2021-05-18)
Platform: aarch64-apple-darwin20 (64-bit)
Running under: macOS Big Sur 11.4

Matrix products: default
BLAS:   /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1-arm64/Resources/lib/libRblas.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.1-arm64/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.1.0

显然 R 使用了 Acclerate 框架的 BLAS 库，但基准测试相似：

> system.time(crossprod(X))
   user  system elapsed 
 49.909   0.117  50.015

在 Windows 下使用我的 Thinkpad E 580 则完全不同：

R version 4.0.2 (2020-06-22)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 19042)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 
[2] LC_CTYPE=English_United States.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                          
[5] LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods  
[7] base     

other attached packages:
[1] microbenchmark_1.4-7 RevoUtils_11.0.2     RevoUtilsMath_11.0.0

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_4.0.2  tools_4.0.2     grid_4.0.2      lattice_0.20-41

计算要快得多：

> system.time(crossprod(X))
   user  system elapsed 
   2.60    0.03    0.70

Windows 使用 Microsoft R Open，这可以解释差异。在 Ubuntu 或 Fedora 上，在同一台笔记本电脑上使用 OpenBlas，结果与 Windows 相似。我不知道这是否可以预期。对我来说，macOS R 的速度莫名其妙。

【问题讨论】：

标签： r rstudio

【解决方案1】：

我错了，在我的情况下 R 使用更快的 vecLib 库。来自R for Mac OS FAQ：

目前默认使用 R BLAS：推荐用于精度

如果从 CRAN 安装常规 R，就会出现这种情况。解决办法是换成苹果的Accelerate BLAS：

cd /Library/Frameworks/R.framework/Resources/lib
ln -sf /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Frameworks/vecLib.framework/Versions/Current/libBLAS.dylib libRblas.dylib

如许多来源中所述，例如here。

更改 BLAS 后，MacBook 比 Thinkpad 快得多：

> system.time(crossprod(X))
   user  system elapsed 
  0.491   0.059   0.553

我想我自欺欺人了，因为在 Fedora 上 openblas 默认是启用的，而我也期待同样的结果。另外，必须阅读文档。

【讨论】：