#はじめに
本 Tips では、R 環境に Intel Math Kernel Library (以下、Intel MKL)をセットアップした状態のベンチマーク結果を説明しています。結果としては、初期状態の R 環境 より およそ3倍ほど高速となる結果となりました。
ベンチマーク環境は、ThinkPad X230 4Coreマシン(Intel64 Family 6 Model 58 Stepping 9 GenuineIntel ~2601 Mhz)です。R 環境には、Oracle R Distribution(以下、ORD) 3.2.0 を使用しています。ORD および Intel MKL のセットアップ手順については、Intel Math Kernel Library セットアップをご参照ください。なお、ベンチマーク用のスクリプトには、R-benchmark-25.Rを使用しました。
Intel MKL によるパフォーマンス最適化
一般的な統計解析で行う前後処理について、R 環境そのもののパフォーマンスを最適化したいと思ったことはありませんか？統計解析前後では、データの生成や、分割や、集約について、ベクターやマトリクス、算術関数を使った処理が必ずあります。このような場合、Intel MKL を利用することによって、パフォーマンス向上を期待できます。
ベンチマーク結果
1.Matrix calculation (単位：秒)
| 処理 | ORD+Intel MKL(スレッド数=3) | ORD(初期状態) | Open Source R |
|---|---|---|---|
| 行列の変換操作(2,500*2,500行列) | 1.01 | 1.01 | 1.09 |
| 乱数のべき乗(2,500*2,500行列) | 0.42 | 0.41 | 0.40 |
| 乱数7,000,000のクイックソート | 0.74 | 0.75 | 0.75 |
| 線形代数クロス積(2,800*2,800行列) | 0.64 | 11.3 | 11.5 |
| クロス積の逆行列(2000*2000行列) | 0.32 | 5.65 | 5.57 |
2.Matrix functions (単位：秒)
| 処理 | ORD+Intel MKL(スレッド数=3) | ORD(初期状態) | Open Source R |
|---|---|---|---|
| 乱数2,400,000のフーリエ変換 | 0.49 | 0.50 | 0.50 |
| 乱数(600*600行列)の固有値 | 0.75 | 0.79 | 0.80 |
| 2,500*2,500行列の行列式 | 2.92 | 2.91 | 3.01 |
| 3,000*3,000行列のコレスキー分解 | 0.37 | 4.48 | 4.53 |
| 1,600*1,600行列のQR分解 | 0.32 | 2.97 | 2.98 |
3.Programmation (単位：秒)
| 処理 | ORD+Intel MKL(スレッド数=3) | ORD(初期状態) | Open Source R |
|---|---|---|---|
| 3,500,000のフィボナッチ数の計算 | 0.68 | 0.67 | 0.70 |
| 3,000*3,000のヒルベルト行列の生成 | 0.26 | 0.27 | 0.28 |
| 乱数400,000ペアの最大公約数の計算 | 0.47 | 0.46 | 0.46 |
| 500*500のテプリッツ行列の生成 | 0.41 | 0.44 | 0.43 |
| 45*45の複雑な行列計算 | 0.40 | 0.42 | 0.43 |
処理時間合計(1.～3.の合計)の比較 (単位：秒)
| 処理 | ORD+Intel MKL(スレッド数=3) | ORD(初期状態) | Open Source R |
|---|---|---|---|
| 処理時間合計 | 10.2 | 33.0 | 33.4 |
######ベンチマーク用スクリプト R-benchmark-25.R 実行時の注意点
環境によっては、SuppDistsパッケージをインストールする必要があるでしょう。
install.packages("SuppDists")
また、初回実行時は、スクリプト42行目にある remove("a", "b") を次のように書き換えることで実行エラーを回避しましょう。
if (exists("a")) {remove("a")}
if (exists("b")) {remove("b")}
#おわりに
本 Tips では、ベンチマーク環境に、4Coreマシンを使用しました。そのため、Intel MKL で利用できるスレッド数を「3」にして測定しました。もし、もっと Core 数の多いマシンを利用することができたなら、さらなるパフォーマンス向上を得ることができたかもしれません。Core 数の増加によるパフォーマンス向上については、別の機会にご紹介したいと思います。
#ディスクレーマー
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