自从最新的Ubuntu发行版（karmic考拉）发布R

后，我注意到内部R软件包在启动时发布了REvolution软件包。它似乎是用于高性能矩阵计算的库集合。显然，它似乎确实有效。例如在矩阵转置与革命：自从最新的Ubuntu发行版（karmic考拉）发布R

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000))) 
    user system elapsed 
    1.280 0.150 1.556

而且没有革命：

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000))) 
    user system elapsed 
    1.320 0.170 1.725

是使用的人呢？它真的有用吗？它正在改进哪些特定类型的计算以及如何？有什么缺点？

感谢:-)

来源

2009-11-17 Federico Giorgi

你似乎有两次“没有”的情况。 – 2009-11-17 14:58:42

是的，在多核计算机上，实现BLAS的 - 由包revolution-mkl提供并由包r-revolution-revobase打开的英特尔MKL库将为线性代数问题并行工作，您应该看到与只使用libblas *包的基本案例。

但是，你上面的例子不是显著，我经常做这样的事情

mean(replicate(N, system.time(someStuffHere())["elapsed"]), trim=0.05)

来计算截尾平均超过了许多重复的。

更重要的是，请注意，您的示例中包含的RNG的绘制时间为 i）昂贵，ii）对所用方法不变，因此您应该在system.time()之外生成该方法。

除了MKL之外，revolution-r还引入了一些来自CRAN的可用于并行执行的REvolution创作的软件包。

（声明：我把这个共同的Ubuntu 9帮助REVO。10）

来源

2009-11-17 13:37:41

谢谢，还有关于计时的提示:-) – 2009-11-17 16:55:29

我在Ubuntu 13.04上安装了革命性的r，并且基于基准2.5脚本，安装后性能完全没有变化。我想知道是否有问题。请看这个问题：http://askubuntu.com/questions/297968/how-to-make-revobase-package-work-in-r-3-0-1 – qed 2013-08-24 11:14:04

现在我已经在R3上使用了基准脚本.0.1和R2.15，带或不带旋转r，结果几乎相同。有人可以证实这一点吗？ – qed 2013-08-24 11:31:30

有关更多信息，请参见本blog post从革命。 REvolution R 3.0应该从CRAN与R-2.9.2 100％兼容。基本上，他们使用多线程，高性能线性代数库和优化编译器。革命增强功能包括：优化以利用处理器高速缓存，矢量指令和多线程（Intel Math Kernel Library - MKL）和

优化编译器和运行时库的优点

高性能数学库。

REvolution网页上有一些基准：REvolution R Performance和Simple Benchmarks。

虽然他们已经下OSS许可证（foreach，iterators，doSNOW和doMC）贡献了几个有趣的扩展到R社会，MKL扩展是专有的。

就我个人而言，我已切换到（CRAN）R 2.10.0以拥有最新的R功能。

来源

2009-11-17 13:33:59 rcs

只是为了重申Dirk提到的关于时机的问题 - 在你的情况下，几乎所有的时间都在构建矩阵。看看会发生什么（我的系统，在这里我没有革命的），当我抽出它的计时功能外：

> system.time(t(matrix(rnorm(10000000),ncol=1000))) 
    user system elapsed 
    2.256 0.317 2.576 

> mt <- matrix(rnorm(10000000),ncol=1000) 
> system.time(t(mt)) 
    user system elapsed 
    0.137 0.070 0.204

换句话说，超过90％的时间都花在构建矩阵中，在10 ％转换它。

来源

2009-11-18 20:42:11

自从最新的Ubuntu发行版（karmic考拉）发布R

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