編譯R（隨着mulithreads支持）

http://www.r-bloggers.com/compiling-64-bit-r-2-10-1-with-mkl-in-linux/

http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-admin.html#MKL

但對於矩陣代數R不使用所有可用的CPU。

我都嘗試：

MKL="-L${MKL_LIB_PATH} -lmkl_gf_lp64 -lmkl_gnu_thread \ 
     -lmkl_core -fopenmp -lpthread"

和

MKL=" -L${MKL_LIB_PATH}        \ 
-Wl,--start-group        \ 
      ${MKL_LIB_PATH}/libmkl_gf_lp64.a  \ 
      ${MKL_LIB_PATH}/libmkl_gnu_thread.a  \ 
      ${MKL_LIB_PATH}/libmkl_core.a   \ 
-Wl,--end-group         \ 
-lgomp -lpthread"

選項。

如何強制R使用所有可用的CPU？

如何檢查R是否使用MKL？

來源

2013-02-21 user1436187

一個完整的教程，請訪問：

https://software.intel.com/en-us/articles/build-r-301-with-intel-c-compiler-and-intel-mkl-on-linux

，或者乾脆利用：

http://mran.revolutionanalytics.com/download/

來源

2014-11-14 14:21:21 user1436187

（不是一個真正的答案：我不使用MKL，我用OpenBlas爲shared BLAS as described in the R-admin manual。）

由於快速檢查優化的BLAS是否使用我做一個矩陣乘法。即使只使用1個內核，對於優化的BLAS，這應該比標準BLAS R帶來的要快。
要檢查有多少個內核正在使用中，我在矩陣乘法期間查看top（或CPU使用圖/監視器）。
過去一直有CPU親和力的問題，所以BLAS會啓動$ n $個線程，但它們都運行在同一個內核上，請參閱Parallel processing in R limited。
r-devel（3.0.0-to-be）具有設置CPU親和性的功能。

來源

2013-02-21 08:36:32 cbeleites

我想補充我的程序編譯[R 3.0.1與MKL庫。我在覈心i7英特爾處理器，8G內存上使用Debian 7.0。首先，我安裝MKL庫後，我用這個命令設置MKL相關的環境變量（MKLROOT和LD_LIBRARY_PATH）：

>source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64

所以我用下面的參數運行./configure：

>./configure --enable-R-shlib --enable-threads=posix --with-lapack --with-blas="-fopenmp -m64 -I$MKLROOT/include -L$MKLROOT/lib/intel64 -lmkl_gf_lp64 -lmkl_gnu_thread -lmkl_core -lpthread -lm"

及成品安裝與make和make install。

作爲基準，我做了產品分類二5000 X 5000矩陣產品沒有MKL，並得到：

用戶系統經過 57.455 0.104 29.033

後編譯：

用戶系統經過 15.993 0.176 4.333

一個真正的收益！

來源

2013-05-19 01:54:12

編譯R（隨着mulithreads支持）

回答

相關問題