R中F95的高效调用：使用.Fortran还是.Call？

Question

我正在编写一些 R 模拟代码，但想利用 Fortran 的 swift 线性代数库来替换核心迭代循环。到目前为止，我主要关注的是使用 .Fortran 调用链接的 F95 子程序的明显选择；我想我应该优化内存使用（我正在传递非常大的数组）并设置 DUP=FALSE 但后来我在手册中阅读了关于这种方法的危险及其在 R 3.1.0 中的贬值和 R 3.2 中的禁用的警告.0。现在手册建议切换到 .Call，但此函数本身不提供 Fortran 支持。

我的谷歌搜索 a Whosebug question 探索了一种通过 C 代码链接 Fortran 子例程 并使用 .Call 调用它的方法。在我看来，这似乎是一种既可以像魅力也可以像诅咒一样起作用的东西。因此，我的问题是：

以速度和健壮性为目标，通过 .Fortran 和 .Call 调用 Fortran 的风险和好处是什么？

有没有更elegant/efficient的方法使用.Call调用Fortran子程序？

还有别的选择吗？

Answer 1

这是我对这种情况的看法：

.Call 是通常首选的接口。它直接为您提供了一个指向底层 R 数据对象 (a SEXP) 的指针，因此所有的内存管理都由您来决定。您可以尊重 NAMED 字段并根据需要复制数据，或者忽略它（如果您知道您不会就地修改数据，或者感觉舒适 table 为其他人这样做原因)

.Fortran 尝试自动将适当的数据类型从 R SEXP 对象提供给 Fortran 子例程；但是，通常不鼓励使用它（老实说，出于我不完全清楚的原因）

从 C/C++ 例程调用已编译的 Fortran 代码应该运气不错。给定一个名为 fortran_subroutine 的 Fortran 子例程，您应该能够在 C / C++ 代码中提供前向声明，例如（注意：C++ 代码需要前导 extern "C"）：

void fortran_subroutine_(<args>);

请注意函数名后面的下划线——这就是 Fortran 编译器（我熟悉的，例如 gfortran）默认情况下 'mangle' 符号名称的方式，因此符号是made available 将带有尾随下划线。

此外，您需要确保您选择的 <args> 从相应的 C 类型映射到相应的 Fortran 类型。幸运的是，R-exts提供了这样一个table。

最后，R 的 R CMD build 会自动促进 R 包的编译 + 链接过程。因为我显然是一个贪吃惩罚的人，所以我 produced an example package 应该提供足够的信息让你了解绑定是如何工作的。

Answer 2

3。还有另一种选择吗？是

R 包 dotCall64 可能是一个有趣的选择。它提供了.C64()，它是Foreign Function Interface的增强版本，即.C()和.Fortran()。

接口 .C64() 可用于连接 Fortran 和 C/C++ 代码。它

与 .C() 和 .Fortran()
提供一种机制来避免不必要的只读和只写参数副本
支持长向量（包含超过 2^31-1 个元素的向量）
支持 64 位整数类型参数

因此，可以避免不必要的只读参数副本，同时避免 .Call() 接口与 C 包装函数相结合。

一些链接：

R包dotCall64:https://CRAN.R-project.org/package=dotCall64
dotCall64 的描述及示例：https://doi.org/10.1016/j.softx.2018.06.002
其中 dotCall64 用于使稀疏矩阵代数 R 包 spam 与巨大的稀疏矩阵（超过 2^ 31-1非零元素）：https://doi.org/10.1016/j.cageo.2016.11.015

我是 dotCall64 和 spam 的作者之一。

R中F95的高效调用：使用.Fortran还是.Call？

Efficient calling of F95 in R: use .Fortran or .Call?

c

dll

fortran

r