怎么用gpu跑r语言代码

用BLAS库进行。

现在做的DNN、CNN都是在底层把计算转换为矩阵乘法。加速矩阵乘法就是用的BLAS库。很多情况下，application叫做R standard interface，就是单线程实现的矩阵乘的库，可以很容易地把这个库替换下面的部分，既可以替换成GPU加速的cuBLAS库，也可以是多核或多线程的intel的MKL库和OpenBLAS。通过这种方式，可以很快地提高矩阵运算速度。

Linux下有个NVBLAS库，它其实是cuBLAS的wrapper，从它里面就可以调整各种精度的矩阵乘。

它不仅支持单GPU，还支持多GPU。它的主要好处是对code不需要做任何改变，也就是zero programming effort，只需要把NVBLAS库load在前面，这个库就被替换成cuBLAS，跑到GPU上。

所以在做应用程序开发，大家通常有一种思路，如果想加速一个计算，就尝试把这个计算转换成矩阵计算，并加载各种多线程库或并行库，那么程序可以得到很快地提高，这其中不需要太多code的重写。然后看下benchmark，有两种benchmark。

蓝色的线是用原来的的R跑的程序，可以看到运行时间多很多，加载了NVBLAS库以后，运行时间少了很多。其他是一些在很多程序里运用的基础算法。当程序比较依赖于这种基础算法，就可以考虑加载很多并行库，来看程序的运行效果。

CPU就像一位老教授，很擅长计算复杂的东西，计算一个东西效率很高，但成千上万个速度就不行了

GPU就像一万个小学生，擅长同时计算简单的东西 计算一个东西效率较低，但可以成千上万个同时

用CPU计算的都是不需要或需要很少并行计算的程序，GPU是并行计算

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