在R中如何控制BLAS并行矩阵乘积中的multi-threading

Question

我有一个关于在 R 中使用 BLAS 并行化矩阵乘积的问题（至少从 R-3.4 开始，可能是更早的默认矩阵乘积）。

矩阵乘积（c.f。下面的示例）的默认行为（至少在我的机器上）现在使用机器上所有可用的内核，这可能是个问题。

你知道在R中如何控制标准矩阵乘积的核数吗？

提前致谢

示例：

n=10000
p=1000
q=5000
A = matrix(runif(n*p),nrow=n, ncol=p)
B = matrix(runif(p*q),nrow=p, ncol=q)
C = A %*% B # multi-threaded matrix product

Session 信息：

> sessionInfo()
R version 3.4.1 (2017-06-30)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 16.04.3 LTS

Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/openblas-base/libblas.so.3
LAPACK: /usr/lib/libopenblasp-r0.2.18.so

locale:
 [1] LC_CTYPE=fr_FR.utf8       LC_NUMERIC=C             
 [3] LC_TIME=fr_FR.utf8        LC_COLLATE=fr_FR.utf8    
 [5] LC_MONETARY=fr_FR.utf8    LC_MESSAGES=fr_FR.utf8   
 [7] LC_PAPER=fr_FR.utf8       LC_NAME=C                
 [9] LC_ADDRESS=C              LC_TELEPHONE=C           
[11] LC_MEASUREMENT=fr_FR.utf8 LC_IDENTIFICATION=C      

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.4.1

Answer 1

包 RhpcBLASctl 只是。

根据其描述：

Control the number of threads on 'BLAS' (Aka 'GotoBLAS', 'ACML' and 'MKL'). and possible to control the number of threads in 'OpenMP'. get a number of logical cores and physical cores if feasible.

我们在CRAN Task View on HPC中提到了它。

在R中如何控制BLAS并行矩阵乘积中的multi-threading

In R how to control multi-threading in BLAS parallel matrix product

multithreading

r

matrix

blas