当R是用--启用--R-分析和--启用--内存分析--而不是同时使用--两种方法编译时，我的性能会下降多少？

Question

在使用Rprof时，需要用--enable-R-profiling编译R，使用Rprofmem时需要用--enable-memory-profiling编译R。像profmem、bench或profvis这样的工具也使用了这个编译时选项。

在Rprofmem手册中，我可以读到:内存分析器甚至在不使用__时也会降低R的速度，编译时选项也是如此。它是在标准Windows版本中启用的，但是当您自己编译它时，默认情况下是禁用的。

当R使用--enable-R-profiling和/或--enable-memory-profiling编译时，与使用--disable-R-profiling和--disable-memory-profiling编译的版本相比，当两者都不使用时，性能会下降多少？

使用和不使用R-profiling和memory-profiling运行以下代码需要多长时间。该代码估计了一个非线性最小二乘回归，并且正在以一种不明智的方式更新数据。也许有人知道一个能更好地显示性能差异的例子。

也许这种差异取决于操作系统，正如Rprof的手册所说:在Unix-相似:分析并不是在所有的平台上可用。

set.seed(7)
n  <- 1e6
x  <- data.frame(a=rnorm(n), b=abs(rnorm(n)))
x$a  <- x$a + x$b^2

y  <- x

library(microbenchmark)
microbenchmark(local(for(i in seq_len(nrow(x) %/% 1000)) {x[1,]  <- x[1,] * runif(1)}), times=10) #Update data
microbenchmark(local(a  <- nls(a ~ c0 + c1*b^c2, data=x, start=list(c0=0, c1=1, c2=1))), times=10) #Make regression

Answer 1

当我运行代码时，我会得到以下时间：

microbenchmark(for(i in seq_len(nrow(y) %/% 1000)) {y[1,]  <- y[1,] * runif(1)}, times=10, setup = y  <- x)
#     min       lq     mean   median       uq      max neval R-profiling memory-profiling       OS
# 6.708744 6.806145 6.821143 6.823692 6.847541 6.938885   10    disabled         disabled Debian10
# 6.464093 6.477556 6.493352 6.491386 6.509931 6.525003   10     enabled         disabled Debian10
# 6.411479 6.417158 6.468241 6.425521 6.484717 6.744321   10    disabled          enabled Debian10
# 6.454901 6.460453 6.534845 6.498163 6.543412 6.802233   10     enabled          enabled Debian10
# 9.432436 9.460503 9.486715 9.485126 9.509481 9.549586   10     enabled          enabled       W7

microbenchmark(a  <- nls(a ~ c0 + c1*b^c2, data=x, start=list(c0=0, c1=1, c2=1)), times=10)
#      min       lq     mean   median       uq      max neval R-profiling memory-profiling       OS
# 2.381535 2.410108 2.4401   2.42579  2.454314 2.575013    10    disabled         disabled Debian10
# 2.34416  2.371159 2.408136 2.388185 2.418468 2.564823    10     enabled         disabled Debian10
# 2.508877 2.530593 2.569831 2.562261 2.593255 2.725677    10    disabled          enabled Debian10
# 2.365148 2.381606 2.435109 2.422114 2.461816 2.573329    10     enabled          enabled Debian10
# 3.853165 3.855415 3.898948 3.878377 3.914975 4.037514    10     enabled          enabled       W7

#OS: Debian10 .. compiled using the sources of 3.6.1 on standard Debian 10 amd64
#    W7       .. using the 3.6.1 Windows binary from CRAN on Windows7

在Linux上编译的R在运行这两个示例时不会显示出显著的性能差异。不幸的是，我也无法在Windows上编译R并显示结果。