インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー向けのサポートを利用して R を実行する

この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Running R with Support for Intel® Xeon Phi™ Coprocessors」の日本語参考訳です。

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概要

R は、統計計算および解析向けの無料のオープンソース・ソフトウェア環境です。広範な UNIX* および Linux* プラットフォーム、Windows*、macOS* でビルドおよび実行できます。R プロジェクトの Web サイト http://www.r-project.org/ (英語) からソースコードをダウンロードして実行ファイルをビルドするか、サポートされる各 OS 用の事前ビルド済み実行ファイルをダウンロードすることができます。ほとんどのユーザーは、事前ビルド済み実行ファイルをダウンロードします。この記事では、インテル® コンパイラーとインテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) を使用して R をビルドし、ビルドした実行ファイルをインテル® Xeon® プロセッサーおよびインテル® Xeon Phi™ コプロセッサー上で実行する方法を示します。

R とインテル® ソフトウェア・ツールの入手

R をダウンロードするには、次の操作を行います。

• http://www.r-project.org/ (英語) に移動して、ページの左側にある “CRAN” (Comprehensive R Archive Network) リンクをクリックします。CRAN ミラーの一覧が表示されます。
• 使用するミラーのリンクをクリックします。
• 表示されるページの左側にある “R Sources” リンクをクリックします。
• 最新のソースコード・リリースは、ページの上部の目立つところに表示されているはずです。リンクをクリックして、ブラウザーの指示に従ってソフトウェアをダウンロードします。
• パッケージは通常、アーカイブおよび圧縮されています。ご使用の OS 用の適切な展開ツールを使用して、ソフトウェアをインストールします。

インテル® ソフトウェア・ツールをダウンロードするには、次の操作を行います。

• https://www.izzz.us/intel-parallel-studio-xe/ に移動します。
• ツールを評価するか、購入するかを決定します。購入する場合は、[価格] ボタンをクリックします。評価する場合は、[評価版] ボタンをクリックします。
• 表示されるページの指示に従って、評価または購入手続きを完了してください。
• ライセンスファイル、シリアル番号、インストール手順を含むメールが送られてきます。手順に従ってツールをダウンロードして、インストールしてください。

インテル® ソフトウェア・ツールのビルド

Linux* では、インテル® ソフトウェア・ツールがデフォルトの場所 (/opt/intel/composerxe) にインストールされている場合、次のコマンドを実行してビルドします。

$ source /opt/intel/composerxe/bin/compilervars.sh intel64
$ ./configure --with-blas="-L/opt/intel/composerxe/mkl/lib/intel64 -lmkl_intel_lp64 -lmkl_intel_thread -lmkl_core -liomp5 -lpthread -lm" --with-lapack CC=icc CFLAGS=-O2 CXX=icpc CXXFLAGS=-O2 F77=ifort FFLAGS=-O2 FC=ifort FCFLAGS=-O2
$ make
$ make check

R のビルドに関する詳細は、次の記事を参照してください。

• https://www.izzz.us/products/c-compilers/build-r-301-with-intel-c-compiler-and-intel-mkl-on-linux/
• https://www.izzz.us/products/mkl/using-mkl-with-r/

インテル® MKL を利用して R をビルドすると、最適化された行列乗算ルーチンを多くの R データ解析計算で利用することができます。

R 実行ファイルをビルドしたら、デフォルトのビルドやダウンロードした実行ファイルと同様に実行します。

インテル® Xeon® プロセッサー上でのベースライン・パフォーマンス

各種 Linux* 向けの事前ビルド済み実行ファイルは、GNU* ツールを利用してビルドされています。残念ながら、これらの実行ファイルは、マルチコアシステム上でも、並列に実行可能な行列演算でシングルスレッド・パフォーマンスしか達成できません。以下の表は、Red Hat* Enterprise Linux* 6.3 上で、インテル® C++ コンパイラー (icc) 14.0.1 とインテル® MKL でビルドした R と gcc 4.4.6 でビルドされた “デフォルト” のパフォーマンスを比較したものです。インテル® MKL でビルドした実行ファイルは、行列演算をマルチコアで実行するため、これらの演算を非常に高速に実行できます。テストには、以下の Web サイトにある R benchmark-2.5 を使用しました。

http://r.research.att.com/benchmarks/R-benchmark-25.R (英語)

大きなワークロード・サイズをテストするため行列サイズを増やしています。テストの結果、インテル® MKL でビルドされた R は、gcc ビルドよりも 13 倍も高速になりました。

テスト	gcc ビルドの 実行時間 (秒)	icc/インテル® MKL ビルドの実行時間 (秒)
5000×5000 行列の作成、転置、変形	3.25	2.95
5000×5000 正規分布乱数行列 ^1000	5.13	1.52
14,000,000 乱数値の並べ替え	1.61	1.64
5600×5600 クロス積行列 (b = a’ * a)	97.44	0.56
4000×4000 行列の線形回帰 (c = a \ b’)	46.06	0.49
4,800,000 乱数値の FFT	0.65	0.61
1200×1200 乱数行列の固有値	5.55	1.37
5000×5000 乱数行列式	34.18	0.55
6000×6000 行列のコレスキー分解	37.07	0.47
3200×3200 乱数行列の逆数	29.49	0.57
3,500,000 フィボナッチ数列の計算 (ベクトル演算)	1.31	0.38
6000×6000 ヒルベルト行列の作成 (行列演算)	0.77	0.99
400,000 ペアの最大公約数 (再帰)	0.63	0.56
1000×1000 テプリッツ行列 (ループ)	2.24	2.34
90×90 行列に対するエスコフィエの図式解放 (混在)	9.55	6.02
合計	274.93	21.01

システム構成:

• 2 ソケット/24 コア
• プロセッサー: インテル® Xeon® プロセッサー E5-2697 v2 @ 2.70GHz (12 コア)、インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー有効
• オペレーティング・システム: Red Hat* Enterprise Linux* 2.6.32-358.6.2.el6.x86_64.crt1 #4 SMP Fri May 17 15:33:33 MDT 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU*/Linux*
• メモリー: 64GB
• コプロセッサー: 2x インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー 7120P: 61 コア @ 1.238GHz、4-way インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー有効、メモリー: 15872MB
• インテル® メニーコア・プラットフォーム・ソフトウェア・スタック 2.1.6720-16
• インテル® C++ コンパイラー 13.1.3 20130607 (2013.5.192)

インターネットを検索すると、独立した、同様の比較結果が得られます。Revolution Analytics の記事 (http://www.revolutionanalytics.com/revolution-revor-enterprise-benchmark-details (英語)) では、インテル® コンパイラーでビルドされた独自の R 製品を Windows* 上でテストした結果を説明しています。http://www.r-bloggers.com/speeding-up-r-with-intels-math-kernel-library-mkl/ (英語) には、汎用 BLAS でビルドされた R とインテル® MKL でビルドされた R を Ubuntu* 上で実行した結果の比較があります。

インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー向けの R サポート

インテル® ソフトウェア・ツールを利用してビルドするその他の利点は、インテル® Xeon Phi™ コプロセッサーが搭載されているシステムでは、インテル® MKL が特定の並列行列演算をコプロセッサーへ自動でオフロードできることです。インテル® ソフトウェア・ツール向けの前述の手順に従ってビルドした場合、R をインテル® Xeon Phi™ コプロセッサーで実行するための準備はすでに完了しています。次の環境変数を設定して、インテル® MKL に行列演算をオフロードするように指示できます。

$ export MKL_MIC_ENABLE=1

R が行列演算を開始すると、インテル® MKL はプラットフォームのホスト・プロセッサーとコプロセッサー間でワークを分割します。MKL_HOST_WORKDIVISION および MKL_MIC_0_WORKDIVISION 環境変数でワークの比率を指定できます。例えば、次のように指定します。

$ export MKL_HOST_WORKDIVISION=0.1
$ export MKL_MIC_0_WORKDIVISION=0.9

この場合、インテル® MKL はワークの 90% をインテル® Xeon Phi™ コプロセッサーに送り、10% をホスト・プロセッサーで実行します。インテル® Xeon Phi™ コプロセッサーが 2 つある場合は、次のように指定します。

$ export MKL_HOST_WORKDIVISION=0.2
$ export MKL_MIC_0_WORKDIVISION=0.4
$ export MKL_MIC_1_WORKDIVISION=0.4

この場合、インテル® MKL はワークの 80% をインテル® Xeon Phi™ コプロセッサーに送り (2 つのカード間で等分して 40% ずつ実行)、20% をホスト・プロセッサーで実行します。さまざまな比率を試して、最適なワークの比率を見つけることができます。

インテル® MKL の自動オフロードのパフォーマンスは、R で解析するワークロードのサイズに大きく依存します。インテル® MKL には、自動オフロードにより利点を得るのに十分なワークロード・サイズを決定するためのヒューリスティックのセットが含まれています。これは、引き続き調査中の分野です。ぜひ皆さんのワークロードで試してみて、結果を共有してください。

まとめ

インテル® ソフトウェア・ツールでビルドした R は、GNU* ツールで事前ビルドされたまたはユーザーによってビルドされた実行ファイルと比較して、パフォーマンスが大幅に向上しました。この記事では、R とインテル® ソフトウェア・ツールをダウンロードしてビルドし、インテル® MKL の自動オフロード機能によりホスト・プロセッサーとインテル® Xeon Phi™ コプロセッサーで R を実行する方法を説明しました。実際にこの方法を試してみて、その結果を共有してください。

コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。