lme()不同的结果分别运行在革命R (MKL应负责任？)

Question

更新(2014年8月)：我从来没有发现这件事的真相，也没有收到任何关于革命论坛的反馈。然而，这一问题似乎已在革命R 7.2中得到解决(R 3.0.3，也是学术版本)。我在几百次以下运行lme()测试，所有测试都产生了相同的结果，正如预期的那样。

我刚刚在一台新的PC上安装了革命R7.0(R3.0.2)的学术版本，下面的代码得到了奇怪的结果。每次代码运行时，都会给出不同的结果。在CRAN下，结果总是一样的(我认为应该是这样)。代码片段来自test.data.table()版本1.8.10的测试527，它指出了错误。

library(nlme)
all.equal(lme(distance ~ age, data=Orthodont), lme(distance ~ age, data=Orthodont))

我得到了下面的东西，但每次都不一样。

> all.equal(lme(distance ~ age, data=Orthodont), lme(distance ~ age, data=Orthodont))
[1] "Component 4: Component 2: Component 1: Mean relative difference: 1.774149e-08"
[2] "Component 7: Mean relative difference: 0.0003335902"

有趣的是，nlme包( lme()是其中的一部分)本身是相同的，我卸载并重新安装以确保(包的nlme_3.1-113.zip文件是位对位相同的)。

我还没有足够的知识去到引擎盖底下去。如有任何建议或想法，将不胜感激。我也在革命的论坛上发过帖子，但这里的人口似乎比这里少得多.

这是64位Windows8.1，64位R以及英特尔i7-4770 CPU，如果它是重要的.当前版本的革命R(R3.0.2)和之前的版本(2.15.3)都产生了意想不到的行为(对我来说)。CRAN-R 3.0.1和3.0.2的结果相同。

革命R的sessionInfo()输出：

> sessionInfo()
R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 
[2] LC_CTYPE=English_United States.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                          
[5] LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] nlme_3.1-113     Revobase_7.0.0   RevoMods_7.0.0   RevoScaleR_7.0.0
[5] lattice_0.20-24  rpart_4.1-3     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] codetools_0.2-8   foreach_1.4.1     grid_3.0.2        iterators_1.0.6  
[5] pkgXMLBuilder_1.0 revoIpe_1.0       tools_3.0.2       XML_3.98-1.1   

更新1:我已经跟踪了这个问题(按照下面的答案和注释中的一些提示)，因为革命R使用了Intel库。如果我切换到CRAN提供的BLAS库，问题就会消失。(注意:我不知道如何自己编译R，所以我还没有测试过OpenBLAS和其他替代品。在R革命中，这只是一个重命名两个dll-s的问题。

似乎其他人都得到了inconsistent results with MKL as well。机器收费的不同之处在于，all.equal()为真，而identical()为假。在我的例子中，不同的结果似乎意义重大。

我已经在革命R的论坛上发布了这个问题，如果我得到回应，我会在这里更新。我认为在这一点上，我的问题应该修改为“何时使用MKL和何时CRAN”。这不是速度问题，而是一致和正确的结果问题。我将花更多的时间寻找一个标准的测试套件(这里不确定术语吗？)检查R的输出与已知的正确输出。这是我最喜欢data.table的地方之一，它有自己的测试，对最终用户是可见的。我知道，我不应该期望一个包含所有(甚至大多数)包的测试，而是至少涵盖基本功能的一些内容。

(*)速度取决于具体工作流程。在这种情况下，CRAN BLAS比MKL快(都运行单线程)。在其他工作中，革命的速度要快得多，这就是为什么我要研究它的原因。

Answer 1

据猜测，Revo正在CPU核上并行化，而重组并行事物的算法并不总是相关的。换句话说，它取决于操作的顺序。如果线程以不同的顺序完成，如果核心必须做其他事情，则结果按不同的顺序加在一起，并且(a+b)+c并不总是等于浮点中的a+(b+c)。

要检查一下，有什么方法可以告诉Revo R只使用一个CPU内核吗？