是否英特爾®Parallel Studio XE 2013用於Linux *和R導線的整合顯著的性能提升？

Question

我運行在R.一些資源密集型計算我用for循環，引導模擬等。我已經將用於Linux *的英特爾®數學內核庫與R集成，並且似乎這已經導致計算時間的顯着改進。我正在考慮整合英特爾®Parallel Studio XE 2013 for Linux *和R。這意味着將隨附的不同編譯器傳遞給R：

（1）英特爾®Parallel Studio XE 2013 for Linux *和R導致顯着的性能改進？

（2）你能舉一些例子在哪些情況下我想有一個好處？

謝謝！

Answer 1

幅度非常粗糙順序：

• 並行/多核BLAS如MKL將在覈心的數量，但只爲您的操作，實際上是BLAS部分sublinearly規模呼籲即不屬於你的基本的「for循環，引導模擬等」

• 字節編譯你的R代碼裏面可能給你最多的兩個因素，也許三

• 後，您可能需要更重的武器，例如Rcpp，可以給上涉及「for循環，引導模擬等」，這爲什麼是如因此很受MCMC碼50，70，90倍的速度提升人羣

• 同樣，英特爾TBB和其他並行的技巧，需要你的代碼的重寫。

沒有免費的午餐。