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矩阵计算操作系统性能差异大

F. Privé · 技术社区 · 8 年前

在我的两台电脑上,我尝试了以下代码:

N <- 10e3
M <- 2000
X <- matrix(rnorm(N * M), N)
system.time(crossprod(X))

第一台是标准笔记本电脑,这个操作需要1.7秒。

> sessionInfo()
R version 3.4.4 (2018-03-15)
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)
Running under: CentOS Linux 7 (Core)

Matrix products: default
BLAS/LAPACK: /usr/lib64/R/lib/libRblas.so

第二台是相当好的台式电脑,花了17秒。

> sessionInfo()
R version 3.4.4 (2018-03-15)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Linux Mint 18.3

Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/libblas/libblas.so.3.6.0
LAPACK: /usr/lib/lapack/liblapack.so.3.6.0

台式机比笔记本电脑性能更高,但计算矩阵所需的时间是笔记本电脑的10倍。

问题是否来自使用的默认blas/lapack?

2 回复 | 直到 8 年前

Ralf Stubner 7 年前

TLDR: centos使用单线程openblas,linux mint默认使用引用blas,但可以使用其他blas版本。

epel提供的centos的r包取决于 openblas-Rblas . 这似乎是一个openblas构建,为r提供blas,所以虽然看起来r的blas被使用了,但实际上它是openblas。lapack版本总是r提供的版本。

在Debian和Mint等衍生发行版上, r-base-core 取决于

利布拉斯3利布拉斯.so.3
liblapack3 liblapack.so.3

默认情况下,这些由引用实现提供 libblas3 和 liblapack3 . 这些不是特别快,但是您可以通过安装诸如 libopenblas-base . 您可以通过 update-alternatives .

为了控制openblas的线程数,我通常使用 RhpcBLASctl :

N <- 20000
M <- 2000
X <- matrix(rnorm(N * M), N)
RhpcBLASctl::blas_set_num_threads(2)
system.time(crossprod(X))
#>        User      System verstrichen 
#>       2.492       0.331       1.339
RhpcBLASctl::blas_set_num_threads(1)
system.time(crossprod(X))
#>        User      System verstrichen 
#>       2.319       0.052       2.316

出于某种原因设置 environment variables OPENBLAS_NUM_THREADS , GOTO_NUM_THREADS 或 OMP_NUM_THREADS 从r起没有达到预期的效果。甚至在半人马身上 氯化聚乙烯 没有帮助,因为使用的openblas是单线程的。

francis 8 年前

r是使用默认的blas实现来分发的,但可能没有针对您的计算机进行优化。 通过 ATLAS 或 OpenBLAS r之前 as advised on the Installation guide of R 是一条路。如果你坚持下去 Download R for Linux 然后在 debian/ . 据说:

为了获得更高的线性代数运算性能,您可能需要安装自动调整的atlas或多线程openblas库

R的来源可以下载 here blas实现位于 R-3.5.0/src/extra/blas . 例如,矩阵乘法的fortran源代码 dgemm 位于blas.f中,以及大多数blas例程(在单个文件中!).

函数的注释指定:

 -- Written on 8-February-1989.
 Jack Dongarra, Argonne National Laboratory.
 Iain Duff, AERE Harwell.
 Jeremy Du Croz, Numerical Algorithms Group Ltd.
 Sven Hammarling, Numerical Algorithms Group Ltd.

在例程的netlib实现中可以找到相同的行 dgemm .

相反,openblas提供了不同的实现,每种处理器都有一种实现。例如,请参见 this file devoted to dgemm for haswell microarchitecture . 有人打电话给 prefetcht0 用于预取和调用 vfmadd231pd ,一种向量fma simd指令,一次执行4次双精度d=a*b+c。

使用优化的blas可以节省时间。例如,请参见 this benchmark ,其中netlib的dgemm()持续64秒,而mkl、openblas或atlas dgemm只需不到4秒。

r internal blas的情况可能比经典的netlib库更糟。 的确,如附录所述 A.3.1.5 Shared BLAS 在 R Installation and Administration :

r提供了将blas编译成动态库librblas的选项,该库存储在r_home/lib中,并将r本身和所有附加包与该库相链接。…使用共享blas可能会有性能上的缺点。…然而,实验表明,在许多情况下,只要使用高水平的编译器优化,使用共享blas同样快速。

查看r的config.site文件,可以发现g77/gfortran的优化级别为'-o2'。因此,如果fortran编译器不是g77/gfortran,那么调整fflags选项可能会证明是有用的。在配置步骤中,应该有一行 checking whether we are using the GNU Fortran 77 compiler... yes (配置文件的第7521行)。