再現可能な科学的機械学習とハイパーパラメーターの最適化に R を使用しています。openblas/atlas/klm などの blas の他の実装が、このコストのかかる最適化を高速化できるという事実に出くわしました。ただし、デフォルトの R から逸脱するシングル スレッドの結果で最適化が強制された場合でも、各 blas を使用した結果はわずかに異なります。
だから私はDockerを使って実験を封じ込めたいと思っています。複数の質問があります。
バイナリの代わりにソースからコンパイルするのは良いですか?
ソースからコンパイルすると、debian バイナリと同じ構成になりますか?
blasごとに結果が違うので、BerkeleyからReproBLASというツールがありますが、Rで使ってみてはいかがでしょうか？
「--with-blas=-lopenblas」を使用してRをコンパイルすると、この場合、openblasはシングルスレッドまたはマルチスレッドですか?