安装BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS会加速用C/C++编写的R软件包吗？

Question

我发现在R中使用BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS之一可以提高速度。但是，这是否仍会改善用C或C++编写的R包？例如，R包Glmnet是用FORTRAN实现的，而R包rpart是用C++实现的。只安装BLAS/...等是否会提高执行时间？还是我们必须基于BLAS/...等重建（构建新的C代码）软件包？

- Tay Shin

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你必须针对BLAS/ATLAS/MKL/OPENBLAS进行全部编译，即对于R本身以及所有需要编译的包。 - user3710546

谢谢你的评论，Pascal。如果我使用已有的带有BLAS/ATLAS等编译的C/C++代码R包，会提高速度吗？ - Tay Shin

@Pascal：那是不正确的，我在下面提供了更多细节。 - Dirk Eddelbuettel

@DirkEddelbuettel 只有基于 Debian 的 Linux 才不正确，对吧？ - user3710546

在使用系统提供的LAPACK和BLAS的每个R构建系统上都是正确的。我会说“几乎所有但Windows”。 - Dirk Eddelbuettel

Answer 1

经常有人说，包括这里的评论，“你必须重新编译R”才能使用不同的BLAS或LAPACK库。这是错误的。只要它是构建在共享库版本的BLAS和LAPACK上，就不需要重新编译R。

我有一个CRAN上的软件包和手册，利用这个事实提供了一个基准测试框架，通过安装不同的BLAS和LAPACK版本（在Debian/Ubuntu中只需一个命令），并运行基准测试来计时，这是如此简单，可以在这样的软件包中自动化。

该软件包中的结果将提供可能的速度差异的想法。它们的具体表现取决于您的计算机、数据（大小）、问题等等。但是，如果您的问题使用可以从多线程运行中受益的LAPACK函数，那么安装OpenBLAS可能会有所帮助。这对于任何使用LAPACK的R软件包都是正确的，因为它们将使用相同的LAPACK安装，通过are进行访问，并且这些可以更改。

- Dirk Eddelbuettel

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从来没有想到“gcbd”包的作者在这里发表了评论。虽然在提问之前我已经阅读了说明文档和您的包，但我想我并没有完全理解它。无论如何，非常感谢！:D - Tay Shin