r - 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 并行化矩阵乘积的问题(至少从 R-3.4 开始是默认矩阵乘积，可能更早)。

默认行为(至少在我的机器上)现在是矩阵产品(参见下面的示例)使用机器上的所有可用内核，这可能是一个问题。

您知道如何控制 R 中用于标准矩阵乘积的内核数量吗？

提前致谢

例子:

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

session 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

包裹RhpcBLASctl就是这样。

从它的描述:

Control the number of threads on 'BLAS' (Aka 'GotoBLAS', 'ACML' and 'MKL'). and possible to control the number of threads in 'OpenMP'. get a number of logical cores and physical cores if feasible.

我们在 CRAN Task View on HPC 中提到了它.