在Windows上将英特尔的数学核心库(MKL)链接到R.

Question

使用替代BLAS for R有几个优点,例如https://cran.r-project.org/web/packages/gcbd/vignettes/gcbd.pdf.

Microsoft R Open https://mran.revolutionanalytics.com/documents/rro/installation/#sysreq使用Intel的MKL而不是默认的Reference BLAS来加速计算.

我的问题是:

将英特尔的MKL库**手动链接到R**在Windows上的最新版本(https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)的确切步骤是什么？

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更新20-07-2016: 这里有关于如何为R≥3.3.0的Windows 64位R构建基于OpenBLAS的Rblas.dll的详细说明:http://www.avrahamadler.com/r-tips /集结openblas换窗户-R64 /

Answer 1

比在 Windows 上针对英特尔 MKL 库重新编译 R 更简单的解决方案是

1. 从https://mran.microsoft.com/download安装 Microsoft R Open ，它随过时的 R 版本 3.5.3 以及英特尔 MKL 多线程 BLAS 库一起提供
2. 从https://cran.r-project.org/bin/windows/base/安装最新版本的 R ，即当前 R 3.6.2
3. 将文件 libiomp5md.dll、Rblas.dll 和 Rlapack.dll 从 C:\Program Files\Microsoft\R Open\R-3.5.3\bin\x64 复制到 C:\Program Files\R\R-3.6.2\bin \x64（如果愿意，可以先备份现有的默认非超线程 Rblas.dll 和 Rlapack.dll 文件）
4. 将 Microsoft R Open 库/包 MicrosoftR、RevoIOQ、RevoMods、RevoUtils、RevoUtilsMath 和 doParallel 从 C:\Program Files\Microsoft\R Open\R-3.5.5\library 复制到您的默认包目录，例如 C:\Documents\R \win-库\3.6
5. 将文件 Rprofile.site 和 Renviron.site 从目录 C:\Program Files\Microsoft\R Open\R-3.5.5\etc 复制到 C:\Progral Files\R\R-3.6.2\etc
6. 将文件 Rprofile.site 中的第 24 行替换options(repos=r)为 options(repos="https://cran.rstudio.com")（或您最喜欢的 CRAN 存储库 - 您也可以使用“ https://cran.revolutionanalytics.com ”，即具有所有包的最新每日构建的 MRO 存储库）以确保它将安装最新的 CRAN 包，而不是过时的 mran.microsoft.com 镜像，该镜像具有过时的包版本，在 2019 年 4 月 15 日冻结。同时用 # 注释掉第 153、154 和 155 行

然后重新启动 RStudio 以检查它是否有效，在我的英特尔酷睿 i7-4700HQ 2.4GHz 4 核/8 线程笔记本电脑上使用小型 SVD 基准测试：

getMKLthreads()
4

# Singular Value Decomposition
m <- 10000
n <- 2000
A <- matrix (runif (m*n),m,n)
system.time (S <- svd (A,nu=0,nv=0))
   user  system elapsed 
  15.20    0.64    4.17

未安装英特尔 MKL 的相同基准测试运行于

   user  system elapsed 
  35.11    0.10   35.21 

所以我们在这里获得了 8 倍以上的速度提升！

启动并运行英特尔 MKL 的 Microsoft R Open 6.2 的屏幕截图：

或者，如果您不喜欢将文件从 MRO 复制到最新的 R 安装，您还可以将文件从免费的英特尔 MKL 安装复制到您的 R 安装以获得多线程操作（如下面的其他答案所述）：

1. 从https://software.intel.com/en-us/mkl/choose-download（免费）安装英特尔 MKL

从这些文件夹中复制所有内容

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries\windows\redist\intel64\mkl
C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries\windows\redist\intel64\compiler

到

C:\Program Files\R\R-3.6.1\bin\x64

2. 在目标文件夹内，创建 mkl_rt.dll 的 2 个副本，并将其中一个重命名为 Rblas.dll，另一个重命名为 Rlapack.dll，替换原始文件并保留 mkl_rt.dll。
3. 这不会为您提供 setMKLthreads() 和 getMKLthreads() 函数来设置英特尔 MKL 线程的 nr，因为它们随 MRO 包 RevoUtilsMath 一起提供。但是对于大多数人来说，线程的默认 nr 设置等于物理内核的 nr 将是可以的...

不知道微软怎么了，为什么他们不再更新 MRO ......为什么他们也放弃了对 Mac OS X 的支持......

我希望，鉴于现在英特尔 MKL 是免费的，R 核心人员迟早会提供一个预编译的 R 版本，该版本被编译为使用英特尔 MKL 库，或者可能在运行时检测是否安装了英特尔 MKL，如果它是，使用它。我认为这很重要，特别是因为一个好的多线程 BLAS 的易用性也决定了一个人将如何开发包 - 例如，如果一个好的多线程 BLAS 可用于所有操作系统，那么人们将转向使用 RcppArmadillo，它依赖于任何 BLAS已安装（但在 Windows 上，如果未安装英特尔 MKL，时间会大大缩短），如果没有，RcppEigen 将是最佳选择，因为它具有自己的多线程矩阵代数，无论编译 R 所针对的 BLAS 是什么... ...

在 Ubuntu 上，很容易让 R 使用 Intel MKL，而无需重新编译 R，如下所述：https : //github.com/eddelbuettel/mkl4deb

PS 一个小问题是运行 setMKLthreads(4) 会使 RStudio 崩溃（虽然这在官方 MRO 3.5.3 中已经是一个问题）但它在 R 控制台中运行正常......

Answer 2

我能够将 R 3.6.0 与您使用builder创建的自定义 dll 链接起来。基本上你必须导出相同的符号Rblas.dll并Rlapack.dll做。启动Compiler 19.0 Update 4 for Intel 64 Visual Studio 2017 environment命令提示符：

获取符号：

dumpbin /exports Rblas.dll > Rblas_list
dumpbin /exports Rlapack.dll > Rlapack_list_R

编辑删除“页眉”和“页脚”的两个文件，并使所有带有符号名称（例如：）的行都248 F7 00138CE0 dgeevx_像dgeevx_（仅带有名称）。将builder目录复制到您电脑中的某个位置并在其中运行：

# blas links fine
nmake libintel64 export=..path..\Rblas_list name=Rblas 
# save lapack errors in another list
nmake libintel64 export=..path..\Rlapack_list_R name=Rlapack 1> undefined_symbols_list

编辑undefined_symbols_list只保留每行中的名称并创建一个不同的新列表

findstr /v /g:undefined_symbols_list Rlapack_list_R > Rlapack_list
nmake libintel64 export=..path..\Rlapack_list name=Rlapack

使用dumpbin /dependents Rlapack.dll，您可以看到它们依赖于libiomp5md.dll，您可以redist在 mkl 安装的文件夹中找到它。

方法二

这种方法使用更多的磁盘空间，但更简单。从这些文件夹中复制所有内容

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries\windows\redist\intel64\mkl
C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries\windows\redist\intel64\compiler

到

C:\Program Files\R\R-3.6.1\bin\x64

在目标文件夹内，创建 2 个副本mkl_rt.dll并重命名其中一个，Rblas.dll另一个Rlapack.dll替换原件并保留mkl_rt.dll.

Answer 3

刚刚尝试安装 R 3.5.1。我将 Microsoft R Open 与 CRAN R 一起安装并复制 libiomp5md.dll 并覆盖 MRO MKL 对应的 Rblas.dll、Rlapack.dll 以链接到 Windows 上的 CRAN R（类似于上面的另一个答案，但需要复制文件 libiomp5md.dll同样）。根据 Github ( https://github.com/andrie/version.compare )上的 version.compare 包，结果很好，CRAN R 的运行速度与 MRO 一样快