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文件名:  OpenBLAS-v0.2.8-x86_64-Win.zip
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-1467734.html
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在64位win7下安装OpenBLAS的步骤如下：
1.从压缩文件OpenBLAS-v0.2.8-x86_64-Win.zip中解压libopenblas.dll到R目录下\bin\x64目录中。将此目录中Rblas.dll文件名改成Rblas.dll.back作为备份。将libopenblas.dll文件名改成Rblas.dll。
2.从adda_1.2_win64.zip中解压libgfortran_64-3.dll和libquadmath_64-0.dll文件到R目录下\bin目录中。将libgfortran_64-3.dll文件名改为libgfortran-3.dll即可。

以上是64位win7下的安装过程。如果是32位的win7，请下载http://jaist.dl.sourceforge.net/ ... -v0.2.8-x86-Win.zip，解压替换Rblas.dll即可


安装OpenBLAS之后效果很明显。在自己的机器上试验对比如下：
用R自带的Rblas计算结果：
  1. > x <- matrix(rnorm(14761*14761,3,0.2),ncol=14761)
  2. > gc()
  3. used (Mb) gc trigger (Mb)max used (Mb)
  4. Ncells 208382 11.2 407500 21.8 350000 18.7
  5. Vcells 218197628 1664.8458133964 3495.3 436245544 3328.3
  6. > system.time(y <- solve(x))
  7. usersystem elapsed
  8. 2474.36 5.29 2558.25
复制代码

安装OpenBLAS之后再运算一次
  1. > x <- matrix(rnorm(14761*14761,3,0.2),ncol=14761)
  2. > gc()
  3. used (Mb) gc trigger (Mb)max used (Mb)
  4. Ncells 185240 9.9 407500 21.8 350000 18.7
  5. Vcells 218169033 1664.5458103950 3495.1 436216959 3328.1
  6. > system.time(y <- solve(x))
  7. usersystem elapsed
  8. 351.25 7.24256.95
复制代码

差距大概有十倍，一个数量级，效率提升很可观。


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需要的两个文件在这里
和


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