[求助] 用opencl在GPU上的float运算和CPU上的float计算

[moon8150]

用opencl在GPU上的float运算和CPU上的float计算，结果精度相差很大，整数就没问题，是少设置了什么还是怎么回事？

[fronteer]

这个问题以前也有人提出，我们也很感兴趣，我建议将问题细化一下: 1) 不用 Runtime 函数的情况，如在kernel上做两个float类型数的除法，看 CPU 和 GPU 设备上的结果有多大差距. 这种情况，结果只和编译器有关。在GPU上应该没太多可选择的，在CPU上编译器可选择用x387或SSE指令集作浮点运算, 我记得在CPU上，如果是64位Binary, 编译器会用SSE指令集做浮点运算；如果是32位Binary,则编译器保留用x387做浮点 运算，若要用SSE做浮点运算，需手工用 enable-sse的选项. SSE和x387所能达到的精度是不一样的，因为x387有80位寄存器，SSE只是64位寄存器. SSE的优势是和通用寄存器之间传数据更方便. 2) 如果用了Runtime 函数，则问题更复杂，因为我们目前没有文档知道在 kernel 中是如何使用外部函数的。 不象在 CPU 上用一般C语言写的程序中，我们很容易将一个.dll或.so库中的代码通过反汇编，来确定其函数用的具体的指令集. 这种情况我建议先定位是那个 Runtime 函数导致的精度差别. 如是 sqrt(), sin() 或 exp()，还是所有这些函数都或多或少都会导致精度问题。以后我们获得了更多的关于GPU上ALU及指令集的资料及Runtime的实现方式，也许能作出解释 3）另外，你的 OpenCL 浮点代码在 CPU 设备上运行的结果，和用 CPU上 native-C 写的代码的结果，有差别吗？

[outstander]

虽然GPU浮点运算，CPU的SSE浮点运算以及CPU普通CPU浮点运算这三类指令都以IEEE754标准存储float变量，但它们实现浮点运算的加减乘除的方式是不一样的，这就导致了前两者与CPU普通浮点运算精度不一致 将GPU的运算结果和CPU的SSE指令相对比，精度会是一样的。它们在硬件上实现是类似，GPU和SSE的设计更加低功耗和快速。 请参考：http://developer.download.nvidia.com/assets/cuda/files/NVIDIA-CUDA-Floating-Point.pdf

[menzi11]

为了速度,GPU计算ieee标准浮点数会将非规格浮点数认为是0.而CPU默认不是.

[lcwyylcwyy]

另外，编程方面也应该注意一下，尽量用相近的数相加吧，大加大，小加小。