R的革命答案 - 爱码网

【问题标题】：REvolution for RR的革命
【发布时间】：2009-11-17 12:36:48
【问题描述】：

自从最新的 Ubuntu 版本 (karmic koala) 以来，我注意到内部 R 包在启动时会宣传 REvolution 包。它似乎是一个用于高性能矩阵计算的库集合。显然，它似乎真的有效。例如在带有 REvolution 的矩阵转置上：

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000)))
   user  system elapsed 
  1.280   0.150   1.556

而且没有革命：

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000)))
   user  system elapsed 
  1.320   0.170   1.725

有人在用吗？它真的有效吗？它正在改进哪些特定类型的计算以及如何改进？有什么缺点吗？

谢谢:-)

【问题讨论】：

你似乎有两次“没有”的情况。

标签： r mathematical-packages

【解决方案1】：

是的，在多核机器上，实现 BLAS 的英特尔 MKL 库 - 由包 revolution-mkl 提供并由包 r-revolution-revobase 开启，将并行处理线性代数问题，您应该会看到与仅使用 libblas* 包的基本情况不同。

但是，你上面的例子并不重要，我经常做类似的事情

 mean(replicate(N, system.time( someStuffHere() )["elapsed"]), trim=0.05)

计算多次复制的修剪平均值。

更重要的是，请注意，您的示例包括 RNG 抽签的时间 i) 昂贵，并且 ii) 使用的方法不变，因此您应该在 system.time() 之外生成它。

除了 MKL，revolution-r 还引入了一些来自 CRAN 的 REvolution 编写的包，可用于并行执行。

（免责声明：我帮助 REvo 为 Ubuntu 9.10 整合了这些内容）

【讨论】：

谢谢，还有关于时间的提示:-)
我在Ubuntu 13.04上安装了revolution r，基于benchmark 2.5脚本，安装后性能完全没有变化。我想知道是不是出了什么问题。另请参阅此问题：askubuntu.com/questions/297968/…
现在我在 R3.0.1 和 R2.15 上都使用了基准脚本，无论是否使用revolution-r，结果几乎相同。有人可以确认一下吗？

【解决方案2】：

请参阅来自 REvolution 的 blog post 了解更多信息。 REvolution R 3.0 应该 100% 兼容来自 CRAN 的 R-2.9.2。基本上，他们使用多线程、高性能的线性代数库和优化编译器。 REvolution 增强功能包括：

经过优化以利用处理器缓存、向量指令和多线程 (Intel Math Kernel Library - MKL) 和
优化编译器和运行时库。

REvolution 网页上有一些基准测试：REvolution R Performance 和 Simple Benchmarks。

尽管他们在 OSS 许可下为 R 社区贡献了几个有趣的扩展（foreach、iterators、doSNOW 和 doMC），但 MKL 扩展是专有的。

就个人而言，我已切换到 (CRAN) R 2.10.0 以获得最新的 R 功能。

【讨论】：

【解决方案3】：

只是重申一下 Dirk 提到的时间 - 在您的情况下，构建矩阵几乎花费了所有时间。看看当我将它拉到计时功能之外时会发生什么（在我的系统上，我没有 REvolution）：

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000)))
   user  system elapsed 
  2.256   0.317   2.576 

> mt <- matrix(rnorm(10000000),ncol=1000)
> system.time(t(mt))
   user  system elapsed 
  0.137   0.070   0.204

换言之，超过 90% 的时间用于构建矩阵，不到 10% 的时间用于转置。

【讨论】：