在R中有效調用F95：使用.Fortran還是.Call？

我正在編寫一些R模擬代碼，但希望利用Fortran的swift線性代數庫來替換核心迭代循環。到目前爲止，我主要着眼於使用.Fortran調用鏈接的F95子例程的顯而易見的選項;我想我應該優化內存使用（我傳遞非常大的數組），然後設置DUP=FALSE，但之後我在手冊中閱讀了關於此方法及其在R 3.1.0中的折舊和R 3.2.0中的禁用的危險的警告。現在手冊建議切換到.Call，但該功能本身不提供Fortran支持。在R中有效調用F95：使用.Fortran還是.Call？

我的谷歌搜索已經產生a stackoverflow question其探索到C代碼鏈接的Fortran子程序並使用.Call主叫它的一種方法。在我看來，這種事情可以像魅力或詛咒一樣工作。因此，我的問題：

瞄準速度和魯棒性，什麼是通過.Fortran，並通過.Call調用Fortran的風險和收益？

使用.Call來調用Fortran子例程有沒有更優雅/更高效的方法？

是否還有其他選擇？

來源

2015-04-15 Ixxie

最常見* Fortran的快速線性代數庫*實際上是BLAS（或其派生之一）。 R不使用BLAS嗎？ –

一個粗略的搜索，它似乎確實使用這些庫，據我所知（任何人都可以證明/證明這一點？），Fortran可以實現的速度仍然無法達到。我發現[這篇文章]（http://blog.nguyenvq.com/blog/2014/11/10/optimized-r-and-python-standard-blas-vs-atlas-vs-openblas-vs-mkl/）使用不同的庫對R進行基準測試版本，似乎使用英特爾MKL的[RRO]（http://projects.revolutionanalytics.com/rro/）是勝利者。但是，我希望這個代碼最終成爲一個包，所以我必須堅持使用未修改的上游文件R. – Ixxie

您鏈接的文章比較了BLAS的各種實現的性能。從Fortran與BLAS的各種實現的比較中可以得到非常類似的信息。結論會非常相似 - 在目前的架構上，英特爾的MKL可能是BLAS的最快實施。簡單地將Fortran放在R和慢BLAS之間不會改變任何事情。 –

這裏的情況而我的想法：

.Call是一般首選接口。它直接爲您提供了一個指向底層R數據對象（a SEXP）的指針，所以所有的內存管理都是您的決定。您可以尊重NAMED字段並根據需要複製數據，或者忽略它（如果您知道您不會修改數據，或因爲其他原因而覺得舒服）

.Fortran嘗試自動從R SEXP對象向Fortran子例程提供適當的數據類型;然而，它的使用通常是不鼓勵的（因爲我不完全清楚，說實話）

你應該有一些運氣從C/C++例程調用編譯的Fortran代碼。給定一個名爲fortran_subroutine的Fortran子程序，您應該能夠在您的C/C++代碼中提供前向聲明，例如，（注意：您需要一個領導extern "C"的C++代碼）：

void fortran_subroutine_(<args>);

注意在函數名尾隨下劃線 - 這是多麼Fortran編譯器（即我所熟悉的，例如gfortran）「軋車'符號名稱，所以可用的符號將具有尾部下劃線。

此外，您需要確保您選擇的<args>從相應的C類型映射到相應的Fortran類型。幸運的是，R-exts提供了這樣的表格。

最後，R的R CMD build會自動促進R包的編譯+鏈接過程。因爲我顯然是一個懲罰貪婪的人，所以我爲produced an example package提供了足夠的信息，讓你瞭解綁定在這裏的工作方式。

來源

2015-05-09 19:48:06

在R中有效調用F95：使用.Fortran還是.Call？

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