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1954年に考案されたFortranは最古の高級言語かつ、数値解析では最速のプログラミング言語として知られています1が、全般的に使い勝手が悪い2です。Rは柔軟性がある3プログラミング言語で使い勝手に優れていますが、数値解析をさせるとFortranと比較して10倍から100倍は低速といった感じです4。数値解析と統計処理は浮動小数点演算を扱うと言う意味では似ているのですが、RとFortranのコンセプトは真逆に近いです5。これは連携がとれれば相乗効果を発揮することを意味します。そして、RからFortranのサブルーチンを呼び出すのは簡単です。

1 準備

MS-WindowsではRとRtoolsをインストールして、環境変数が適切に設定されているか確認してください。この文書の記述時点での最新のR 4.2.2とrtools 4.2の標準インストールであれば、環境変数RTOOLS42_HOMEC:\rtools42になります。また、コマンドプロンプトからRを呼び出せるように、PATH%R_HOME%\binを追加しておいてください6

LinuxであればOSのパッケージマネージャーを用いるなどしてgfortranとRが動く環境にしてください。

インストールが済んだら、OpenMPが有効になるようにオプションを設定します。Windowsの場合は%R_USER%\.R\Makevars.winを作成します。Linuxの場合は~/.R/Makevarsです。Rcppなどで開発がしたことがある人にはお馴染みだと思います。 Windowsでこのファイルが存在しない場合は、Rで

directory <- file.path(Sys.getenv("R_USER"), ".R")
if(!dir.exists(directory)) dir.create(directory)
cat("CFLAGS = $(SHLIB_OPENMP_CFLAGS)\nFCFLAGS = $(SHLIB_OPENMP_FFLAGS)",
    file=paste(directory, "Makevars.win", sep="/"))

とすれば作られます。場所はprint(directory)をして確認してください。 作ったMakevars.winの中身のCFLAGSはCコンパイラに対するオプション、FCFLAGSはgFortran(のfree source formのコンパイル)に対するオプションになります。それぞれ$(SHLIB_OPENMP_CFLAGS)$(SHLIB_OPENMP_FFLAGS)を指定しておくと、OpenMPが有効になります。Cコンパイラは不要に思えるかもですが、gFortranがつくったオブジェクト・ファイルをリンクするのに使います。

2 プログラムの作成

設定が機能しているか確認していきましょう。

2.1 RとFortranの連携の確認

Fortranプログラマではないので、Calling Fortran subroutines from Rを少し改変して使います。

まず、以下の内容のfortsub.f90と言うファイルを作ります。

subroutine minus1(m,n,x,y)
   integer,intent(in) :: m,n
   double precision,intent(in) :: x(m,n)
   double precision,intent(out) :: y(m,n)
   y = x - 1
end subroutine minus1

次に、以下の内容のfortsub.Rと言うファイルを作ります。

dll <- paste("fortsub", .Platform$dynlib.ext, sep="")
dyn.load(dll)
m <- 3
n <- 2
result <- .Fortran("minus1",
        as.integer(m), # 型は明示しておかないと連携に失敗しがち
        as.integer(n),
        matrix(as.numeric(seq(1, m*n)),c(m,n)), 
        matrix(0, m, n))
dyn.unload(dll) # unloadしないとFortranのリコンパイル前にRを終了する必要が出てくる
print(result[[4]]) # 戻り値はリスト構造

コマンドプロンプトで2つのファイルを置いたディレクトリに移動して、

R CMD SHLIB 
R --slave -f fortsub.R

とすれば実行でき、

     [,1] [,2]
[1,]    0    3
[2,]    1    4
[3,]    2    5

と結果を得ることができます。seq(1, m*n)c(1,2,3,4,5,6)ですから、Fortranで-1できていることが分かります。連携成功です。

2.2 OpenMPが有効になっていることの確認

Fortranユーザーは速度を気にする数値解析ユーザーですから、やはり2022年時点ではOpenMPが必須でしょう。OpenMPが動いていることを確認します。OpenMP入門: 初めてのOpenMPプログラム - Hello World in OpenMPのソースコードを少し改変して試しましょう。

まず、以下の内容のhelloomp.f90と言うファイルを作ります。

subroutine helloomp
!$ use omp_lib
    print *, "START"
!$omp parallel
    print '("omp_get_num_threads = ", i2)', omp_get_num_threads()
    print '("omp_get_thread_num = ", i2)', omp_get_thread_num()
!$omp end parallel
    print *, "END"
end subroutine helloomp

次に、次の内容のhelloomp.Rと言うファイルを作ります。

dll <- paste("helloomp.dll", .Platform$dynlib.ext, sep="")
fs <- dyn.load(dll)

result <- .Fortran("helloomp")

dyn.unload(dll)

コマンドプロンプトで2つのファイルを置いたディレクトリに移動して、

R CMD SHLIB helloomp.f90
set OMP_NUM_THREADS=3
R --slave -f helloomp.R

とすれば実行でき、

 START
omp_get_num_threads =  3
omp_get_thread_num =  0
omp_get_num_threads =  3
omp_get_thread_num =  2
omp_get_num_threads =  3
omp_get_thread_num =  1
 END

と結果を得ることができます。環境変数で3スレッドの利用を指定して、3種類のスレット番号の出力が出ているので、マルチスレッドになっていることが分かりますね。

なお、Rguiからhelloomp.Rを呼んでも、後述する理由で何も表示されません。

2.3 R経由でコンソール出力をする

Rguiから呼ばれた場合、Fortranのprintwriteは画面に文字を表示しません。この問題を解決するために、R経由で表示するためのサブルーチンが用意されているので試してみましょう。

まず、以下の内容のファイルprint_via_R.f90を用意します。

subroutine printviar(x, n)
    double precision,intent(in) :: x
    integer,intent(in) :: n

    call labelpr('Printing via R', -1) ! 文字列を表示
    call dblepr1('x', 1, x) ! double型を表示
    call intpr1("n", -1, n) ! integer型を表示
end subroutine printviar

サブルーチンlabelprdblepr1intpr1の第1引数はラベルで、第2引数はラベルの長さです。-1を入れておくと文字列の長さを数えて全部表示してくれます。第3引数は中身を表示したい変数です。

次に、以下の内容のprint_via_R.Rを用意します。

dll <- paste("print_via_R", .Platform$dynlib.ext, sep="")
fs <- dyn.load(dll)

r <- .Fortran("printviar",
    as.numeric(pi),
    as.integer(1))

dyn.unload(dll)

2つのファイルを置いたディレクトリで、print_via_R.f90をコンパイルした後にRguiを呼び出します。

R CMD SHLIB print_via_R.f90
R --slave -e "system(file.path(R.home(\"bin\"), \"Rgui.exe\"))"

Rguiからprint_via_R.f90を呼ぶと、しっかり結果が戻ります。

source("print_via_R.R")
Printing via R
x
[1] 3.141593
n
[1] 1

なお、R 4.0以前はdobule型/real型/integer型の配列を表示するdblepr/realpr/intprだけが用意されており、R 4.0からラベルのみ表示するlabelprと、スカラーを表示できるdblepr1/realpr1/intpr1が用意されました。

2.4 Rでエラーと警告を出す

サブルーチンが提供されています。

    call rwarn("This calcuration might be stopped!")
    call rexit("An error occured!")

2.5 ユーザー中断の許可

Fortranのコードの実行中はユーザー中断が許可されないのですが、ループ中にcall rchkusr()を挟んでおくと、CTRL+Cなどが押されていれば、そこで中断されます。

3 Fortran 90以降を利用するときの注意

?.Fortranをしたら書いてある注意事項ですが、小文字でアンダースコアなしの名前にした方が無難なようです。

Fortran 2003からiso_c_bindingでsubroutinebind(c)をつけておくとCのオブジェクトファイルを生成するようになったので、“.C”関数でCの関数として呼び出すと言う手もあります。

SUBROUTINE do_exchange(a, b) BIND(C, NAME='exchange')
    USE iso_c_binding
    REAL(c_double), intent(inout) :: a, b
    REAL(c_double) :: c
    c = a
    a = b
    b = c
END

と言う風にdo_exchange.f90をつくります。.f03\R CMD SHLIBがフォートランのファイルとして認識しないので、.f90にしています。

dll <- "iso_c_binding.dll"
fs <- dyn.load(dll)

print(.C("exchange", as.double(pi), as.double(-1)))

dyn.unload(dll)

.CBIND(C, NAME="...")したFortranのコードを呼ぶときは、NAMEで指定した名前で呼ぶことに注意してください。

4 まとめ

無制約とはいかないのですが、容易に連携できるので、Fortranで書いたサブルーチンをRに流用するのには使えると思います。


  1. アルゴリズムを揃えた状態では(恐らく最適化のレベルが高いために)CやC++よりもパフォーマンスが高く、OpenMPを利用することで数値解析においてはマルチプロセッサにも容易に対応できます。↩︎

  2. ファイル入出力やテキスト処理において最近人気のプログラミング言語に備わっているような正規表現のような機能がありませんし、そもそも設計が古いです。パッケージ配布システムも無く、埋め込みSQLが使えたりしますがデータベースとの接続も容易ではありません。プロットの機能もなく、数値解析ユーザーには不要でしょうが、対話型インターフェイスによる実行もできません。↩︎

  3. 簡潔だが十分に応用の利く言語仕様であること、容易にC/C++拡張が書けること、パッケージ配布システムが整っていることが使い勝手をよくしています。↩︎

  4. 線形代数演算ライブラリBLASに任せるベクトルや行列の処理、CやC++のコードに任せる拡張の処理は高速ですが、R自体で複雑なアルゴリズムを書くと関数型言語の限界により文字通り桁違いに遅くなります。↩︎

  5. GUIのサポートが弱くアプリケーションの開発と配布では使われないと意味ではFortranとRは似ています。↩︎

  6. %R_HOME%は標準インストール時はC:\Program Files\R\R-4.2.2\binになります。↩︎