RでIntel Math Kernel Libraryを使う方法
Intel Math Kernel Library（以下MKL。フリーソフトウェアではないが無料）を使うようにRをビルドして高速化する方法です。R benchmarksで公開されているR benchmark 2.5なら，3倍くらい速くなります。こんな手間をかけなくても，Microsoft R Openを入れるだけで同じ効果を得られるのですが，「-O3 -march=native」でビルドしたら速いのかな？などと思う方のためのメモです。
https://software.intel.com/en-us/mklで「Free Download」をクリックします。サインアップあるいはサインインして，Intel Math Kernel Libraryをクリックすると，l_mkl_2018.1.163.tgzのようなファイルがダウンロードされます。
ダウンロードしたファイルのあるディレクトリで，以下を実行します。
tar zxf l_mkl_2018.1.163.tgz
cd l_mkl_2018.1.163
sed 's/ACCEPT_EULA=decline/ACCEPT_EULA=accept/' silent.cfg > s.cfg
sudo ./install.sh --silent ./s.cfg
cd ..
Rのソースをダウンロードし，展開します。
wget https://cloud.r-project.org/src/base/R-3/R-3.4.2.tar.gz
tar zxf R-3.4.2.tar.gz
cd R-3.4.2
ビルドに必要なパッケージを入れます。
sudo apt install r-base xorg-dev libcurl4-openssl-dev -y
MKLのための環境変数を設定します。
source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64
MKL="-Wl,--no-as-needed -lmkl_gf_lp64 -Wl,--start-group -lmkl_gnu_thread -lmkl_core -Wl,--end-group -fopenmp -ldl -lpthread -lm"
configure! （Anacondaをふつうに入れていると，システムのcurlが隠されているせいで失敗します。この作業の間だけのことなので，AnacondaをPATHからはずすか，$HOME/anaconda3の名前を変えておきましょう。）
CFLAGS="-O3 -march=native" CXXFLAGS="$CFLAGS" FFLAGS="$CFLAGS" FCFLAGS="$CFLAGS" ./configure --with-blas="$MKL" --with-lapack
ビルドします。
make -j $(nproc)
bin/Rで実行します。make installでインストールできますが，そこまでしなくてもいいでしょう。