CUDA学习(八十二)

简介:

计算能力:
计算设备的一般规格和功能取决于其计算能力(请参阅计算能力)。
表13给出了与每个计算能力相关的功能和技术规格:

1
2
表14每个计算能力的技术规格:
3
4
5
6
浮点标准:
所有计算设备均遵循IEEE 754-2008二进制浮点运算标准,并具有以下偏差:

  • 没有动态可配置的舍入模式; 然而,大多数操作支持多种IEEE舍入模式,通过设备内在函数暴露出来;
  • 没有检测到发生浮点异常的机制,并且所有操作的行为就像IEEE-754异常总是被屏蔽一样,并且如果存在异常事件则传递IEEE-754定义的屏蔽响应; 出于同样的原因,虽然SNaN编码得到支持,但它们不是信号传输,并且处理得很安静;
  • 涉及一个或多个输入NaN的单精度浮点运算的结果是位模式为0x7fffffff的安静NaN;
  • 对于NaN,双精度浮点绝对值和负值不符合IEEE-754; 这些通过不变;

必须使用-ftz = false,-prec-div = true和-prec-sqrt = true编译代码以确保符合IEEE标准(这是默认设置;有关这些编译标志的说明,请参阅nvcc用户手册)。
无论编译器标志-ftz的设置如何:

  • 全局存储器上的原子单精度浮点加法总是以清零模式运行,即,其行为等同于FADD.F32.FTZ.RN,
  • 共享内存上的原子单精度浮点加法总是以非规范支持操作,即,表现等同于FADD.F32.RN.

根据IEEE-754R标准,如果fminf(),fmin(),fmaxf()或fmax()的输入参数之一是NaN,但不是另一个,则结果是非NaN参数。
在浮点值超出整数格式范围的情况下,将浮点值转换为整数值由IEEE-754决定。 对于计算设备,其行为是限制到支持的范围的末尾。 这与x86架构行为不同。
IEEE-754未定义整数除零和整数溢出行为。 对于计算设备而言,没有机制来检测是否发生了这种整数运算异常。 整数除以零产生未指定的机器特定值。
timg

目录
相关文章
|
并行计算 C语言 编译器
|
存储 并行计算
|
并行计算 异构计算
CUDA学习(九十六)
想刷一遍PAT甲级
1490 0
|
并行计算 C语言 存储
|
缓存 并行计算 索引
|
并行计算 安全 调度
|
并行计算 API 调度
CUDA学习(八十八)
3.虽然__syncthreads()一直被记录为同步线程块中的所有线程,但Pascal和以前的体系结构只能在warp级别强制执行同步。 在某些情况下,只要每条经线中至少有一条线达到屏障,就可以在不被每条线执行的情况下成功实现屏障。
1691 0
|
并行计算 API
|
并行计算 编译器