让
x = matrix(rnorm(1000000), nrow = 5000)
我想用它的转置计算矩阵乘法：x %*% t(x)。
谷歌搜索后我发现可能更快的方法是
tcrossprod(x)
所花的时间是
user system elapsed
2.975 0.000 2.960
是否还有其他R功能可以比上述功能更快地完成任务？
答案 0 :(得分：3)
没有。在R级，这已经是最快的。但在内部它调用了level-3 BLAS例程dsyrk。因此，如果你能拥有一个高性能的BLAS库，那么速度会快得多。尝试将OpenBLAS与您的R链接。
链接BLAS库不需要重建R.您可以在我的问题linking R to BLAS library上阅读概述，其中包含几个链接，显示如何设置别名，然后在机器上的不同BLAS库之间切换
或者，您可以阅读我非常长的问题并回答Without root access, run R with tuned BLAS when it is linked with reference BLAS，它提供了使用外部BLAS库的各种方法，即使R链接到参考BLAS库。
作为旁注，对于维度为m * n的矩阵，dsyrk的FLOP计数为n * m ^ 2。 （注意，这是tcrossprod的计算成本。对于crossprod，它是m * n ^ 2。）
您有m = 5000和n = 200，计算需要2.96s。因此，计算具有速度：(200 * 5000 ^ 2 / 2.96) * 1e-9 = 1.68 GFLOPs。嗯，这是一个普通的性能水平，所以目前你肯定使用参考BLAS。使用OpenBLAS，性能可以达到10 GFLOPs或更高，具体取决于您的CPU。祝你好运！