背景
目前（2023年2月20日），CRAN使用Xcode 13.1命令行工具中的Apple Clang和GNU Fortran 12的一个实验性分支来构建苹果芯片的R 4.2二进制文件。
如果您从CRAN（即here）获得R，则在构建包含来自源代码的C/C ++/Fortran代码的R包之前（以及在使用Rcpp等之前），您需要在系统上复制CRAN的编译器设置。
更复杂的问题是Apple Clang不支持OpenMP，所以你需要做更多的工作来编译使用多线程的程序。你可以通过构建R本身，所有的R包，以及所有来自LLVM Clang源代码的外部库来绕过这个问题，LLVM Clang * 确实 * 支持OpenMP，但是这种方法很麻烦，"仅供Maven使用"。
有一种another方法已经被一些人测试过，包括macOS R的维护者Simon Urbanek。它是实验性的，也是"仅供Maven使用"的，但它在我的机器上工作，比自己学习构建R和其他库要简单得多。

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• 警告：这些产品不提供保修，可能随时损坏。假定您对C/C ++/Fortran程序编译、Makefile语法和Unix shell有一定程度的熟悉。鼓励每个人查阅official文档，该文档比SO上的答案更容易维护。与往常一样，sudo风险自负。*

我将尝试同时介绍编译器和OpenMP支持。我将假设您是从零开始。尽管您可能会发现重新开始会有帮助，但您可以随意跳过已经执行的步骤。
我已经在运行大苏尔的机器上测试了这些指令，但它们在 Monterey 和文图拉也应该工作。
1.从CRANhere下载一个R4.2二进制文件并安装。确保选择为苹果芯片构建的二进制文件。
1.跑

$ sudo xcode-select --install

以安装最新发布版本的Apple Xcode命令行工具，其中包括Apple Clang。您可以从浏览器here获取早期版本。但是，您安装的版本不应早于CRAN用于构建R二进制文件的版本。
1.下载提供的GNU Fortran二进制文件here，并通过解压缩到root进行安装：

$ curl -LO https://mac.r-project.org/tools/gfortran-12.0.1-20220312-is-darwin20-arm64.tar.xz
$ sudo tar xvf gfortran-12.0.1-20220312-is-darwin20-arm64.tar.xz -C /
$ sudo ln -sfn $(xcrun --show-sdk-path) /opt/R/arm64/gfortran/SDK

最后一个命令更新安装中的符号链接，使其指向命令行工具安装中的SDK。
1.下载一个适合你的Apple Clang版本here的OpenMP运行时，然后解压到root进行安装。你可以用clang --version查询你的Apple Clang版本。例如，我有1300.0.29.3版本，所以我这样做了：

$ curl -LO https://mac.r-project.org/openmp/openmp-12.0.1-darwin20-Release.tar.gz
$ sudo tar xvf openmp-12.0.1-darwin20-Release.tar.gz -C /

解压缩后，您应在系统中找到以下文件：

/usr/local/lib/libomp.dylib
/usr/local/include/ompt.h
/usr/local/include/omp.h
/usr/local/include/omp-tools.h

1.将以下行添加到$(HOME)/.R/Makevars，如有必要，创建该文件。

CPPFLAGS += -I/usr/local/include -Xclang -fopenmp
LDFLAGS += -L/usr/local/lib -lomp

1.测试您是否能够使用R编译具有OpenMP支持的C或C++程序，同时从GNU Fortran安装链接相关库（由R CMD CONFIG FLIBS输出中的-l标志指示）。
最透明的方法是直接使用R CMD SHLIB，在临时目录中创建一个空的源文件omp_test.c，并添加以下行：

#ifdef _OPENMP
# include <omp.h>
#endif

#include <Rinternals.h>

SEXP omp_test(void)
{
#ifdef _OPENMP
    Rprintf("OpenMP threads available: %d\n", omp_get_max_threads());
#else
    Rprintf("OpenMP not supported\n");
#endif
    return R_NilValue;
}

编译：

$ R CMD SHLIB omp_test.c $(R CMD CONFIG FLIBS)

然后从R调用编译后的C函数：

$ R -e 'dyn.load("omp_test.so"); invisible(.Call("omp_test"))'

OpenMP threads available: 8

如果编译器或链接器抛出错误，或者如果您发现OpenMP仍然不受支持，则说明我们中的某个人犯了错误。请报告任何问题。
请注意，如果您不介意安装Rcpp，您可以使用它实现相同的测试：

library(Rcpp)
registerPlugin("flibs", Rcpp.plugin.maker(libs = "$(FLIBS)"))
sourceCpp(code = '
#ifdef _OPENMP
# include <omp.h>
#endif

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::plugins(flibs)]]
// [[Rcpp::export]]
void omp_test()
{
#ifdef _OPENMP
    Rprintf("OpenMP threads available: %d\\n", omp_get_max_threads());
#else
    Rprintf("OpenMP not supported\\n");
#endif
    return;
}
')
omp_test()

OpenMP threads available: 8

参考文献

一切都有点零散：

• R安装和管理手册link(https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-admin.html)
• 编写R扩展手册link(https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-exts.html)
• R for macOS开发者网页link(https://mac.r-project.org/)

我按照以下说明在~/.R/Makevars中添加了gfortran的自制安装路径，从而解决了这个问题：https://pat-s.me/transitioning-from-x86-to-arm64-on-macos-experiences-of-an-r-user/#gfortran

测试了以下在M2 MacBook Pro（macOS Monterey）中运行多线程data.table的过程

用户推断的步骤与this answer基本相同。
1.从CRAN下载并安装R
1.下载并安装带有开发人员工具的RStudio
1.在终端运行以下命令安装OpenMP

curl -O https://mac.r-project.org/openmp/openmp-12.0.1-darwin20-Release.tar.gz
sudo tar fvxz openmp-12.0.1-darwin20-Release.tar.gz -C /

1.添加编译器标志以连接clan w/ OpenMP。在终端中，写入以下内容：

cd ~
mkdir .R
nano .R/Makevars

• 在打开的Makevars文件中粘贴以下行。完成后，按command+O然后回车保存。按command+X关闭编辑器。

CPPFLAGS += -Xclang -fopenmp
LDFLAGS += -lomp

1.通过从相应的GitHub repo下载gfortran-ARM-12.1-Monterey.dmg，下载并运行gfortran的安装程序
以上是在M2芯片系统下启用OpenMP和（希望如此）Rcpp in R的步骤。

现在，为了测试data.table是否一切正常，我做了以下操作

打开RStudio并运行

install.packages("data.table", type = "source")

如果一切都正确，则软件包编译时应该没有任何错误，并在运行getDTthreads(verbose = TRUE)时返回以下内容：

OpenMP version (_OPENMP)       201811
  omp_get_num_procs()            8
  R_DATATABLE_NUM_PROCS_PERCENT  unset (default 50)
  R_DATATABLE_NUM_THREADS        unset
  R_DATATABLE_THROTTLE           unset (default 1024)
  omp_get_thread_limit()         2147483647
  omp_get_max_threads()          8
  OMP_THREAD_LIMIT               unset
  OMP_NUM_THREADS                unset
  RestoreAfterFork               true
  data.table is using 4 threads with throttle==1024. See ?setDTthreads.
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