在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高，反正当我在使用R的时候，无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几，这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长，会给人一种错觉（R真的在计算吗？会不会我的程序死掉了？）。今天，我看到了一篇博客介绍的方法，迫不及待的尝试了一下，只能说：太牛逼了！下面是我的测试截图：
前：
后：
可以看到，计算时间从247.97s（也就是4.14min）降到了11.22s，CPU利用率在R计算的时候飙到了100%。
实现上面的性能需要安装OpenBLAS，BLAS是线性代数运算的一个标准，它有很多种实现方式。在R中，不管是显式的还是隐含的，我们往往都要进行大量的线性代数运算。但R默认调用的往往是所谓的ref BLAS，这是一个仅仅实现了功能，效率非常低的BLAS。商业支持的Revolution R之所以算起来快，很重要的一个原因是它用了Intel优化过的MKL BLAS（Matlab也是用了MKL才快的）。BLAS有一个开源的实现是OpenBLAS，它从GotoBLAS进化而来，能做到比Intel MKL更快。
方法：下载下面百度云网盘里的文件→解压→复制所有dll文件到R的安装目录下的bin下的x64（不好意思我的电脑是64位的，32位系统的请点击后文中的参考链接）文件夹下(比如我的是：D:\R\R-3.3.1\bin\x64，x64下的复制之前记得保存Rblas.dll文件）→OK
http://pan.baidu.com/s/1sl1XqkX
参考：http://blog.csdn.net/a358463121/article/details/42713307
OpenBLAS下载网:https://sourceforge.net/projects/openblas/files/
本文链接：http://www.cnblogs.com/homewch/p/5954177.html