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R言語 - Intel Math Kernel Library ベンチマーク結果

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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。


R

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。


R

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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