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:
- > x <- matrix(rnorm(14761*14761,3,0.2),ncol=14761)
- > gc()
- used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
- Ncells 208382 11.2 407500 21.8 350000 18.7
- Vcells 218197628 1664.8 458133964 3495.3 436245544 3328.3
- > system.time(y <- solve(x))
- user system elapsed
- 2474.36 5.29 2558.25
安装OpenBLAS之后再运算一次
- > x <- matrix(rnorm(14761*14761,3,0.2),ncol=14761)
- > gc()
- used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
- Ncells 185240 9.9 407500 21.8 350000 18.7
- Vcells 218169033 1664.5 458103950 3495.1 436216959 3328.1
- > system.time(y <- solve(x))
- user system elapsed
- 351.25 7.24 256.95
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
OpenBLAS-v0.2.8-x86_64-Win.zip
(14.27 MB)
adda_1.2_win64.zip
(4.3 MB)


雷达卡






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