在R中如何控制BLAS并行矩阵乘积中的多线程

Question

我有一个关于在R中使用BLAS并行矩阵产品的问题(至少从R-3.4开始,可能是更早的默认矩阵产品).

现在,矩阵产品(参见下面的示例)的默认行为(至少在我的机器上)使用机器上可用的所有核心,这可能是个问题.

你知道如何控制R中标准矩阵产品的核心数量吗？

提前致谢

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

会话信息:

> 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

该软件包RhpcBLASctl不只是这一点.

从其描述:

控制'BLAS'上的线程数(Aka'GotoBLAS','ACML'和'MKL').并且可以控制'OpenMP'中的线程数.如果可行,可以获得许多逻辑核心和物理核心.

我们在HPC的CRAN任务视图中提到它.