在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?)。今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图:

前:

后:

可以看到,计算时间从247.97s(也就是4.14min)降到了11.22s,CPU利用率在R计算的时候飙到了100%。

实现上面的性能需要安装OpenBLAS,BLAS是线性代数运算的一个标准,它有很多种实现方式。在R中,不管是显式的还是隐含的,我们往往都要进行大量的线性代数运算。但R默认调用的往往是所谓的ref BLAS,这是一个仅仅实现了功能,效率非常低的BLAS。商业支持的Revolution R之所以算起来快,很重要的一个原因是它用了Intel优化过的MKL BLAS(Matlab也是用了MKL才快的)。BLAS有一个开源的实现是OpenBLAS,它从GotoBLAS进化而来,能做到比Intel MKL更快。

方法:下载下面百度云网盘里的文件→解压→复制所有dll文件到R的安装目录下的bin下的x64(不好意思我的电脑是64位的,32位系统的请点击后文中的参考链接)文件夹下(比如我的是:D:\R\R-3.3.1\bin\x64,x64下的复制之前记得保存Rblas.dll文件)→OK

http://pan.baidu.com/s/1sl1XqkX

参考:http://blog.csdn.net/a358463121/article/details/42713307

OpenBLAS下载网:https://sourceforge.net/projects/openblas/files/

本文链接:http://www.cnblogs.com/homewch/p/5954177.html

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