Rを実行している環境のパフォーマンスは処理データが多くなるほど重要になってきます。そんな、パフォーマンスを測定するパッケージを紹介します。結果をtwitterなどで比較し合うと面白いかも。
パッケージバージョンは0.1。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。
パッケージのインストール
下記、コマンドを実行してください。
#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("csgillespie/benchmarkme")
実行コマンド
詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。
#パッケージの読み込み
library("benchmarkme")
#全てのベンチマークを実行:benchmark_allコマンド
#各ベンチマークの詳細はヘルプを参照
res <- benchmark_all()
#結果をプロット
plot(res)
#CPU情報の取得:get_cpuコマンド
get_cpu()
$vendor_id
[1] "GenuineIntel"
$model_name
[1] "Intel(R) Core(TM) i7-3615QM CPU @ 2.30GHz"
#使用環境情報の取得:get_platform_infoコマンド
get_platform_info()
$OS.type
[1] "unix"
$file.sep
[1] "/"
$dynlib.ext
[1] ".so"
$GUI
[1] "RStudio"
$endian
[1] "little"
$pkgType
[1] "mac.binary.mavericks"
$path.sep
[1] ":"
$r_arch
[1] ""
#使用中のRの情報を取得:get_r_versionコマンド
get_r_version()
$platform
[1] "x86_64-apple-darwin13.4.0"
$arch
[1] "x86_64"
$os
[1] "darwin13.4.0"
$system
[1] "x86_64, darwin13.4.0"
$status
[1] ""
$major
[1] "3"
$minor
[1] "2.2"
$year
[1] "2015"
$month
[1] "08"
$day
[1] "14"
$`svn rev`
[1] "69053"
$language
[1] "R"
$version.string
[1] "R version 3.2.2 (2015-08-14)"
$nickname
[1] "Fire Safety"
#システム情報に関する全コマンドを実施:get_sys_detailsコマンド
#Sys.info(),get_platform_info(),get_r_version(),get_ram(),get_cpu()
#get_byte_compiler(),get_linear_algebra(),installed.packages(),実行時間のコマンドを実施
AllSys<- get_sys_details()
[/code]
ベンチマークの結果
・benchmark_allコマンド
・結果をプロット
少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように！！