xwMOOC R 병렬 프로그래밍
Rcpp - 코드 최적화
xwMOOC
2019-05-19
1 Rcpp 헬로월드 1
Rcpp는 R과 C++를 무리없이 깔끔하게 통합시키기 위해서 개발된 팩키지다. R과 C를 연동하는 방식은 다음과 같이 세가지 유형으로 나눠볼 수 있다.
.C함수: 간단하지만 제한적 사용이 가능하고 R 메모리 위에서 연산작업을 수행하기 때문에 객체는 포인터 연산자로 다뤄야함..Call함수: 헤더파일이 필요하고 모든 객체를SEXP라는 자료구조로 다뤄야함.Rcpp팩키지: 포인터나SEXP를 사용하지 않고 데이터 연산작업 수행 가능
Rcpp를 사용하게 되면 코드를 더 빠르게 실행시킬 수 있지만, C++에 대한 모든 것을 알 필요는 없어서 간단한 C++ 함수 작성에 집중할 수 있게 되는 장점이 크다. R과 C++를 다음 비교표를 통해 확인할 수 있다.
| R | C++ | |
|---|---|---|
| 인터프리팅 | 컴파일 | |
| 느림 | 더 난이도가 있음 | |
| 유연함 | 빠름 |
1.1 속도 측정
microbenchmark 팩키지는 측정하고자 하는 함수를 넣어 함수 실행시간을 비교할 수 있다.
find_min() 함수는 R 내부에 자체 min() 함수가 있지만 속도 비교를 위해서 직관적인 알고리즘을 통해서 벡터 내부 최소값을 찾아내는 함수로 구현하고 이를 microbenchmark를 통해서 속도를 비교해 본다.
find_min <- function(input_v){
ret_val <- input_v[1]
for ( i in 2:length(input_v) ){
if(input_v[i] < ret_val ) {
ret_val <- input_v[i]
}
}
return(ret_val)
}
## 시운전
find_min(rnorm(100))[1] -1.914999## 속도 비교
library(microbenchmark)
input_v <- rnorm(1e5)
microbenchmark( find_min(input_v),
max(input_v) )Unit: microseconds
expr min lq mean median uq
find_min(input_v) 3429.829 3529.5265 3595.9355 3574.327 3614.5755
max(input_v) 116.338 116.6225 126.2738 117.760 121.8845
max neval
4734.005 100
230.116 1001.2 기본 자료형
R과 C++의 기본 자료형은 정수와 실수가 될 것이다. R은 기본적으로 실수 즉 부동소수점(double)이 기본이 되는 반면 C++는 정수(integer)가 기본이 된다는 점에서 차이가 난다. 즉 R에서 앞서 계산된 BMI 24를 입력하게 되면 실수로 double 자료형인 반면 정수로 표기하려면 24L와 같이 명시적으로 표시를 해줘야한다. 반면에 C++는 그렇지 않다.
C++
library(Rcpp)
## 실수
bmi_c_double <- evalCpp( "24.0" )
typeof(bmi_c_double)[1] "double"## 정수
bmi_c_int <- evalCpp( "24" )
typeof(bmi_c_int)[1] "integer"R
## 실수
bmi_r_double <- 24.0
typeof(bmi_r_double)[1] "double"## 정수
bmi_r_int <- 24L
typeof(bmi_r_int)[1] "integer"다음으로 흥미로운 것은 자료형의 강제변환과 정수 나눗셈에 대해서 관심을 가지고 살펴보자. C++에서 24+1은 모두 정수형이라 덧셈연산결과도 정수형이 되어야 하지만 앞에 (double)로 형변환(casting)하게 되면 실수형으로 자료형이 변환된다. \(\frac{24}{7}\) 연산작업을 수행하게 되면 C++에서 자료형 변환을 하지 않으면 정수로 떨어진다. 정확한 나눗셈값을 얻고자 하는 경우 앞에 형변환 (double)을 넣어 주면 근사값이 아닌 나름 정교한 나눗셈 값을 얻게 된다.
자료형 변환
bmi_double <- evalCpp( "(double) (24 + 1)" )
typeof(bmi_double)[1] "double"정수 나눗셈
evalCpp( "24/7" )[1] 3evalCpp( "(double) 24/7" )[1] 3.4285711.3 evalCpp 함수로 C++ 돌려보기
복잡한 C++ 코드가 아니라면 evalCpp() 함수 내부에 C++코드를 넣어 실행결과를 반환받을 수 있다. BMI 지수(비만도 계산)을 C++ 코드로 다음과 같이 작성할 수 있다. 단, 키는 cm가 아니라 m 단위로 넣어준다.
\[BMI = \frac{몸무게}{키^2}\]
library(Rcpp)
evalCpp( "70 / (1.7 * 1.7)" )[1] 24.221451.4 인라인 코드와 cpp 함수
evalCpp() 함수는 C++ 코드 한줄을 작성해서 간단한 연산작업을 수행하는데 적합하다. cppFunction() 함수는 이름 그대로 C++ 함수를 작성해서 R환경에서 불러 사용할 때 적합하다. 아래 코드는 앞서 작성한 BMI 비만도를 계산하는 계산 로직을 C++ 코드로 작성한 사례로 calc_bmi() 함수를 다른 R 함수 호출하는 것과 동일한 방식으로 불러 사용할 수 있다.
cppFunction("double calc_bmi(double weight, double height){
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}" )
calc_bmi(70, 1.7)[1] 24.22145verbose = TRUE, rebuild = TRUE를 순차적으로 넣어주면 작성된 C++ 코드가 Rcpp의 도움으로 어떻게 내부적으로 구현되어 실행되는지 파악할 수 있다. 즉, 개발자가 자잘한 것까지 신경쓸 필요없이 개발 핵심 사항에 집중할 수 있도록 큰 도움을 주고 있다.
cppFunction("double calc_bmi(double weight, double height){
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}", verbose = TRUE, rebuild = TRUE )
Generated code for function definition:
--------------------------------------------------------
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
double calc_bmi(double weight, double height){
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}
Generated extern "C" functions
--------------------------------------------------------
#include <Rcpp.h>
// calc_bmi
double calc_bmi(double weight, double height);
RcppExport SEXP sourceCpp_13_calc_bmi(SEXP weightSEXP, SEXP heightSEXP) {
BEGIN_RCPP
Rcpp::RObject rcpp_result_gen;
Rcpp::RNGScope rcpp_rngScope_gen;
Rcpp::traits::input_parameter< double >::type weight(weightSEXP);
Rcpp::traits::input_parameter< double >::type height(heightSEXP);
rcpp_result_gen = Rcpp::wrap(calc_bmi(weight, height));
return rcpp_result_gen;
END_RCPP
}
Generated R functions
-------------------------------------------------------
`.sourceCpp_13_DLLInfo` <- dyn.load('C:/Users/statkclee/AppData/Local/Temp/RtmpEdUGry/sourceCpp-x86_64-w64-mingw32-1.0.1/sourcecpp_23a043fd60bc/sourceCpp_15.dll')
calc_bmi <- Rcpp:::sourceCppFunction(function(weight, height) {}, FALSE, `.sourceCpp_13_DLLInfo`, 'sourceCpp_13_calc_bmi')
rm(`.sourceCpp_13_DLLInfo`)
Building shared library
--------------------------------------------------------
DIR: C:/Users/statkclee/AppData/Local/Temp/RtmpEdUGry/sourceCpp-x86_64-w64-mingw32-1.0.1/sourcecpp_23a043fd60bc
C:/PROGRA~1/R/R-35~1.2/bin/x64/R CMD SHLIB -o "sourceCpp_15.dll" --preclean "" "file23a010e91bf8.cpp" 1.5 C++ 디버깅
Rprintf() 함수를 사용해서 콘솔에 변수값을 출력함으로써 간단한 디버깅을 수행할 수 있다.
cppFunction(
'double calc_bmi(double weight, double height) {
// R콘솔에 입력값 체중과 키 출력
Rprintf("몸무게: %f \\n", weight) ;
Rprintf("키: %f \\n", height) ;
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}'
)
calc_bmi(weight=70.0, height=1.7)몸무게: 70.000000
키: 1.700000 [1] 24.22145check_bmi() 함수와 같이 정상값을 벗어나는 경우 무리하게 BMI를 계산하는 대신 오류 메시지를 발생시켜서 동작을 중지시키거나, tryCatch를 사용해서 오류를 인정하고 다른 계속 프로그램 실행을 강제시킨다.
cppFunction('
double check_bmi(double weight, double height) {
if(weight < 50 | height < 2.5) stop("사람이 아닙니다!!!") ;
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}')
# 범위 밖 사례
# check_bmi(40, 3)
# Error in check_bmi(40, 3) : 사람이 아닙니다!!!
tryCatch( check_bmi(40, 3), error = function(e){
message("C++ 예외사항: ", conditionMessage(e))
})2 .cpp 파일 실행
간단한 C++ 코드는 evalCpp() 함수로 감싸서 C++ 표현식을 처리하고, 함수가 필요한 경우는 cppFunction() 함수로 감싸서 나중에 R에서 함수호출로 처리하고 좀더 복잡한 C++ 코드는 별도 .cpp 확장자를 갖는 C++ 코드로 작성해서 활용한다.
library(Rcpp)
sourceCpp("code/bmi.cpp")
> calc_bmi(70, 1.7)
[1] 24.22145calc_bmi(70, 1.7)[1] 24.22145여기서 code/bmi.cpp 파일 구성은 다음과 같다.
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
double calc_bmi(int weight, double height){
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}
/*** R
calc_bmi(70, 1.7)
*/2.1 .cpp 파일 내부구성
.cpp 파일을 구성할 때 외부에 노출되는 함수와 그렇지 않는 내부 함수를 다음과 같이 나누어서 작성한다. 즉, calc_bmi() 함수는 BMI 값을 계산하고, 내부적으로 이 함수를 print_bmi() 함수에서 호출하여 비만값을 사람이 알기 쉬운 형태로 “저체중/정상/…/고도비만” 출력시킨다.
library(Rcpp)
sourceCpp("code/print_bmi.cpp")
> print_bmi(70, 1.7)
[1] "obesity, 鍮덈쭔 1 \xeb떒怨\x84"여기서 code/print_bmi.cpp 파일 구성은 다음과 같다.
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
double calc_bmi(int weight, double height){
double bmi = weight / (height * height) ;
return bmi ;
}
// [[Rcpp::export]]
std::string print_bmi(int weight, double height){
double bmi;
std::string print_text;
bmi = calc_bmi(weight, height);
if (bmi < 18.5 ) {
print_text = "underweight, 저체중";
} else if( (bmi >= 18.5) & (bmi < 23) ) {
print_text = "normal, 정상";
} else if( (bmi >= 23) & (bmi < 25) ){
print_text = "obesity, 빈만 1 단계";
} else if( (bmi >= 25) & (bmi < 30) ){
print_text = "obesity, 빈만 2,3 단계";
} else {
print_text = "obesity, 고도";
}
return print_text;
}
/*** R
print_bmi(70, 1.7)
*/