安裝BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS是否會加速用C/C++編寫的R包？

我發現使用BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS中的一種可以改進R的速度。但是，它仍然會改進用C或C++編寫的R包嗎？例如，，R包Glmnet在FORTRAN中實現，R包rpart在C++中實現。它只是安裝BLAS/...等會提高執行時間嗎？或者我們是否必須重建（建立新的C代碼）基於BLAS/...等的軟件包？安裝BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS是否會加速用C/C++編寫的R包？

來源

2015-05-01 Tay Shin

您必須根據BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS編譯所有內容，即R本身以及需要編譯的所有包。 –

感謝您的評論帕斯卡。那麼，如果我使用BLAS/ATLAS等進行編譯，使用現有的C/C++代碼R包會提高速度嗎？ –

@帕斯卡爾：這是不正確的，我在下面提供了更多的細節。 –

經常聲明，包括在這裏的評論，「你必須重新編譯R」使用不同的BLAS或LAPACK庫。那是錯的。

你做不必重新編譯R只要它是針對BLAS和LAPACK的共享庫版本構建的。

我有一個package and vignette on CRAN它使用這個事實來提供一個基準框架，其中不同的BLAS和LAPACK版本通過安裝不同的版本（一個在Debian/Ubuntu中的命令）和運行基準測試來對每個版本計時 - 這非常直截了當它可以在諸如此類的包中自動執行。

該軟件包中的結果將提供可能的速度差異的想法。他們究竟是如何移出的取決於你的計算機，你的數據（大小），你的問題等等。但是，如果你的問題使用了可以運行多線程的好處的LAPACK函數，那麼安裝OpenBLAS可能會有所幫助。對於使用LAPACK 的任何R軟件包來說都是如此，因爲他們將使用與通過訪問相同的LAPACK安裝並且可以更改這些軟件包。

來源

2015-05-01 11:44:10

從不認爲包裹「gcbd」的作者在這裏發表了評論。我在閱讀小貼士和包裝之前，我問了一個問題。我想我對此不甚瞭解。無論如何，非常感謝！：d –

安裝BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS是否會加速用C/C++編寫的R包？

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