COLOR(red){SIZE(25){R と S-plus の実行速度比較}}

#contents

* B. Ripley の R-help の 記事 [#h50b53f9]

もとよりこうした比較は前提条件を同じにできないため、無意味なことが多いのですが、同じ PC で同じ実際的な多数のコードで比較したと言う意味で興味あるかも。一部ですが MSW 版 S-plus の方が MSW 版 R より早い場合があるのが逆に新鮮ですね。はて、どういう計算をさせているのだろう。

From: Prof Brian Ripley 
Date: Sat 21 Jun 2003 - 01:27:19 EST 

 On Fri, 20 Jun 2003, Uwe Ligges wrote:  (Ted Harding) wrote: 
 Hi Folks, Sorry to raise what has probably been discussed before,  but I an repeatedly
 struck by the comparative slowness of S-plus for Windows compared with R for Linux  
  when doing much the same thing.  I don't have a direct comparison, because they're
 not running on the same machine; but machine W has a faster  CPU and more RAM
 than machine L, yet S-plus on W seems to take longer by quite a big factor (of the 
 order of 5x)  than R on L. My instincts say that "WIndows" is probably a significant 
 factor in the comnparison, but still ... 
 みなさんこんにちは。きっと前にもあった話を蒸し返すようですいませんが、Windows版S-plusを
 みなさんこんにちは。きっと前にもあった話を蒸し返すようですみませんが、Windows版S-plusを
 Linux版Rに比べると、同じ作業を行ったときに遅いことが私は何度も気になりました。同じ
 マシンで実行していないので、直接の比較結果は分かりません。しかしWindowsマシンは
 Linuxマシンより速いCPUと多いRAMを備えているのに、Windows版S-plusはLinux版Rよりかなり
 (5倍程度)遅いのです。何となく "Windows" が比較において有意な因子になっている気が
 しますが、何とも...

Prejudices?  &br;
偏見だろうか?

 Ideally, to compare R with S-plus, one should look at them both on the same OS 
 (Unix or Windows) on the same machine.  Can anyone give me clean comparative
 speeds? It heavily depends on what you are doing, and on the versions of R and
 S-PLUS. 
 理想を言えば、RとS-PLUSを比較するには、両方を同じマシンの同じOS(UnixかWindows)
 上で評価すべきです。どなたか信頼できる比較結果を示して下さいませんか? 結果は
 何の処理を、どのヴァージョンのRまたはS-plusで行ったかによって大きく変わります。

Yes, especially versions of S-PLUS. There are big differences between 
recent versions of S-PLUS, and a comparison of 2000 vs 6.1 depends heavily 
on the task.  &br;
そう、特にS-PLUSのヴァージョンが影響する。最近のS-PLUSはヴァージョンごとに
違いが多いし、2000と6.1との比較結果は処理内容によって大きく変わる。

It also depends on the version of Windows, and (especially in S-PLUS) the 
file system type (NTFS/VFAT and even the versions of each) and if it is 
local or remotely mounted.  &br;
結果はWindowsのヴァージョンによっても変わるし、(特にS-PLUSでは)ファイルシステムの
種類(NTFSとVFATの違い、またそれらのヴァージョンさえ)及びファイルシステムが
マウントされているのがローカルかリモートかによっても変わる。

 Given you do not link R against very specialized libraries such as ATLAS 
 on one and not the other OS, I found no dramatic differences between R 
 on Linux and Windows, but that might depend on the application as well. 
 どちらのOSでもRをATLAS等の非常に特化されたライブラリにリンクしていないとして、
 Linux版RとWindows版Rとでは驚くような違いはありませんでした。でもそれは
 利用法によるかも知れません。

I often compare on the same hardware, using Windows XP. I'd say that on 
average the Windows port is 10-20% slower (and we have some idea why), and 
almost never 50% slower.  &br;
私は同じハードウェアでWindows XPを使って比較をすることがよくある。Winへの
移植版は平均で10〜20%遅く(理由はいくつか見当がついている)、50%より遅くなる
ことはまずない。

I don't think it is normal to see factors as large as 5 either way on real 
tasks, provided there is a reasonable amount of RAM available. (Both R 
and S-PLUS under Windows run very slowly if there is a very small amount 
of RAM.) I used to keep extensive tables of the time taken for different 
versions on the same hardware for all the MASS scripts, but these days 
they run fast enough on all the systems I use. Here's some numbers, RH8.0 
on a dual Athlon 2600, R using ATLAS (single-processor)  &br;
どちらの方法でも、実際の利用で速度が5倍も異なると見るのは普通ではないと思う。
十分な量のRAMが利用できるとしてだが。(RもS-PLUSも、Windows上ではRAMの量が
非常に少ないと非常に動作が遅くなる。)以前はMASSスクリプト全部について同じ
ハードウェアで異なったヴァージョンに対して調べた時間を広汎な表にしていたのだが、
最近では私の使うどのシステムでもそれらは十分速く動く。次の数字は、(単一
プロセッサ用)ATLASを使ったRを、dual Athlon 2600マシン上のRedhat Linux8.0で
走らせたときの結果だ。

|           | R 1.7.1 | S-plus 6.1 |
| ch04  | 8.40     | 10.52 |
| ch05  | 5.94     | 11.18 |
| ch06  | 72.80   | 23.89 |
| ch07  | 11.36   | 29.45 |
| ch10  | 20.07   | 39.61 |
| ch13  | 9.00     |13.7    |

That's probably a fair comparison, as I have tried to make those tasks 
work well on both systems *and* they are real tasks, not small artificial 
`benchmarks'.  &br;
これはきっと公平な比較だろう。これらの処理は両方のシステムできちんと動作する
ようにしたし、*なおかつ*これらは実際の利用例であり、小さくて人工的な
「ベンチマーク」ではないからだ。

* SciViews ベンチマーク結果 [#z4cf784c]

[[Speed comparison of various number crunching packages (version 2):http://www.sciviews.org/benchmark/]]
S-plus, R, Octave, Matlab などの比較結果がある。Rに対してS-plusを選ぶ理由はないという結果。

-R is one of the fastest open source data analysis packages. Since it is free and provides many additional packages for all kind of statistics, we warmly recommend it.が上記レビューの結論の一つ目です。

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