RでIntel Math Kernel Libraryを使う方法


Intel Math Kernel Library(以下MKL。フリーソフトウェアではないが無料)を使うようにRをビルドして高速化する方法です。R benchmarksで公開されているR benchmark 2.5なら,3倍くらい速くなります。こんな手間をかけなくても,Microsoft R Openを入れるだけで同じ効果を得られるのですが,「-O3 -march=native」でビルドしたら速いのかな?などと思う方のためのメモです。

https://software.intel.com/en-us/mklで「Free Download」をクリックします。サインアップあるいはサインインして,Intel Math Kernel Libraryをクリックすると,l_mkl_2018.1.163.tgzのようなファイルがダウンロードされます。

ダウンロードしたファイルのあるディレクトリで,以下を実行します。

tar zxf l_mkl_2018.1.163.tgz
cd l_mkl_2018.1.163
sed 's/ACCEPT_EULA=decline/ACCEPT_EULA=accept/' silent.cfg > s.cfg
sudo ./install.sh --silent ./s.cfg
cd ..

Rのソースをダウンロードし,展開します。

wget https://cloud.r-project.org/src/base/R-3/R-3.4.2.tar.gz
tar zxf R-3.4.2.tar.gz
cd R-3.4.2

ビルドに必要なパッケージを入れます。

sudo apt install r-base xorg-dev libcurl4-openssl-dev -y

MKLのための環境変数を設定します。

source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64

MKL="-Wl,--no-as-needed -lmkl_gf_lp64 -Wl,--start-group -lmkl_gnu_thread  -lmkl_core  -Wl,--end-group -fopenmp  -ldl -lpthread -lm"

configure! (Anacondaをふつうに入れていると,システムのcurlが隠されているせいで失敗します。この作業の間だけのことなので,AnacondaをPATHからはずすか,$HOME/anaconda3の名前を変えておきましょう。)

CFLAGS="-O3 -march=native" CXXFLAGS="$CFLAGS" FFLAGS="$CFLAGS" FCFLAGS="$CFLAGS" ./configure --with-blas="$MKL" --with-lapack

ビルドします。

make -j $(nproc)

bin/Rで実行します。make installでインストールできますが,そこまでしなくてもいいでしょう。

参考:R でインテル® MKL を使用する

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