与OpenCL的还原例如导致结果不准确

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我与苹果提供here与OpenCL的还原例如导致结果不准确

后解剖这几天，我了解的基础知识OpenCL的减少例如工作;我已经将它转换为在C++（Openframeworks）上可靠运行的版本，并在输入集中找到最大的数字。

然而，这样做，有几个问题已经出现如下：

  • 为什么使用多遍？我能够减少的最多的是两个;后者通过只占用非常少的元素，因此非常不适合openCL进程（即，坚持一次通过然后处理cpu上的结果会不会更好？）

  • 当我将'count'元素数设置为非常高的数字（24M以上）并将类型设置为float4时，我得到的结果不准确（或完全错误）。为什么是这样？

  • 在OpenCL内核

    ，任何人都可以解释什么正在这里进行：

while (i < n){ 
     int a = LOAD_GLOBAL_I1(input, i); 
     int b = LOAD_GLOBAL_I1(input, i + group_size); 
     int s = LOAD_LOCAL_I1(shared, local_id); 
     STORE_LOCAL_I1(shared, local_id, (a + b + s)); 
     i += local_stride; 
}

，而不是正在这里做了什么？

#define ACCUM_LOCAL_I1(s, i, j) \ 
{ \ 
    int x = ((__local int*)(s))[(size_t)(i)]; \ 
    int y = ((__local int*)(s))[(size_t)(j)]; \ 
    ((__local int*)(s))[(size_t)(i)] = (x + y); \ 
}

谢谢！ 小号

回答：

要回答第2个问题：

why are multiple passes used?

减少数以百万计的元素到几千可以并行完成以几乎100％的设备利用率。但最后一步相当棘手。因此，苹果公司并没有把所有东西都保持在一个空闲状态，而是让多个线程闲置，而不是一次一个地减少;然后使工作项目适应新的减少问题，最后完成它。对于OpenCL，Ii是一个非常具体的优化，但它可能不适用于C++。

当我设置元素的“伯爵”号，以一个非常高的数字（24M 及以上）和类型为float4变量，我得到不正确（或完全错误的） 结果。为什么是这样？

float32的精度是2^23的余数。高于24M = 1.43 x 2^24（以浮点形式表示）的值在+/-（2^24/2^23）/ 2〜1的范围内有误差。

这意味着，如果您：

float A=24000000; 
float B= A + 1; //~1 error here

操作员错误在数据范围内，因此......如果您在循环中重复该操作，则会出现大错误！

这不会发生在64位CPU中，因为32位浮点运算使用内部48位精度，因此避免了这些错误。然而，如果你得到的浮动接近2^48，他们也会发生。但这不是正常“计数”整数的典型情况。

回答：

问题在于32位浮点的精度。你不是第一个问这个问题的人。 OpenCL reduction result wrong with large floats

以上是 与OpenCL的还原例如导致结果不准确 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/261401.html

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