CUDA计算精度问题

[程序峰峰]

为什么程序用CUDA并行计算得到的结果和在CPU上得到的结果有一定的差异（虽然不大），而且多次调用核函数后用CUDA得到的结果是一堆0，求大佬们指点

[YCMyTot]

试下double？

[程序峰峰]

改成double还是有差异 然后我发现增大传入到GPU的数据大小后，核函数就不执行了，导致数据全是0，必须减小导入到GPU里的数据大小才能正常运行，这是什么原因呀，我导入的数据大小还不到10M，但是显存是4G（程序在linux里跑的）

[ywx20170810]

差异肯定会有点，一般都自动四舍五入了

[xinxin0998]

看看是否存在地址超出范围的情况

[xinxin0998]

在申请内存的时候要注意根据类型大小申请，例如sizeof(int)*N,sizeof(float)*N或者sizeof(double)*N，一定要和你使用的类型一一对应，在核函数中进行引用的时候，如果传入的指针类型是float，那就按照1个float数来计算地址偏移，如果传入的类型是void*或者char*，要按照4个字节数计算偏移

[程序峰峰]

谢谢各位大佬，问题解决了，原因是核函数里面直接定义了一个大数组，导致寄存器不够用，我把数组定义为设备的全局变量就可以了，而且误差就没了。。但是计算速度受到了影响。请问如果寄存器不够用（共享内存也不够用）的话，有没有好的处理方法？ CUDA新手，求大佬们指导

[YCMyTot]

寄存器或者共享内存不够用，试下多卡+openmp?