某些函数的实现可以直接在CUDA的头文件(比如math_functions.h和device_functions.h等)中找到。 一般来说,使用-ftz=true(把非规格化数字置零)编译的代码通常性能更好,相比之下,使用-ftz=false编译的代码性能较差。类似地,使用-prec-div=false(精度较低的除法)编译的代码通常比使用-prec-div=true编译的代码性能更好...
一些函数的实现在 CUDA 头文件(math_functions.h、device_functions.h、...)上很容易获得。 通常,使用-ftz=true编译的代码(非规范化数字刷新为零)往往比使用-ftz=false编译的代码具有更高的性能。类似地,使用-prec-div=false(不太精确的除法)编译的代码往往比使用-prec-div=true编译的代码具有更高的性能,使用-...
某些函数已经在CUDA内实现好了,可以直接调用的,在CUDA的头文件内:math_functions.h, device_functions.h, … 通常来说的话,编译code时,比起编译选项-ftz=false,开启编译选项-ftz=true会有更高的性能(denormalized numbers are flushed to zero)。类似地,比起编译选项-prec-div=true,使用编译选项-prec-div=false...
CUDA头文件(math_functions.h,device_functions.h,...)中提供了一些函数的实现。 通常,使用-ftz = true编译的代码(非规格化数字被刷新为零)与使用-ftz = false编译的代码相比具有更高的性能。 类似地,用-prec div = false编译的代码(不太精确的分割)往往比用-prec div = true编译的代码具有更高的性能代码,...
‣-ftz = true(非规格化数字被刷新为零) ‣-prec-div = false(不太精确的划分) ‣-prec-sqrt = false(不精确的平方根) n -use_fast_math nvcc的编译器选项强制每个functionName()调用等效的__functionName()调用。 这使得代码运行速度更快,代价是精度和准确性降低。 请参阅数学库。
-ftz=true非初始化的数据都默认为0;-prec-div=false降低除法精度;-prec-sqrt=false降低平方根计算精度。 ● 使用不同类型的内置函数:functionName(),functionNamef(),__functionNamef() 。如sin(x);用于计算双精度正弦,sinf(x);用于计算单精度正弦,__sinf(x);用于计算可接受精度损失条件下的单精度正弦。
通常,使用 -ftz=true 编译的代码(非规范化数字刷新为零)往往比使用 -ftz=false 编译的代码具有更高的性能。类似地,使用 -prec-div=false(不太精确的除法)编译的代码往往比使用 -prec-div=true 编译的代码具有更高的性能,使用 -prec-sqrt=false(不太精确的平方根)编译的代码往往比使用 -prec-sqrt=true 编译...
-ftz=true (denormalized numbers are flushed to zero) -prec-div=false (less precise division) -prec-sqrt=false (less precise square root) Another, more aggressive, option is -use_fast_math, which coerces every functionName() call to the equivalent __functionName() call. This makes the cod...
5.2.7.8 --ftz {true|false} (-ftz) Control single-precision denormals support. --ftz=true flushes denormal values to zero and --ftz=false preserves denormal values. --use_fast_math implies --ftz=true. Allowed Values ▶ true ▶ false Default This option is set to false and nvcc ...
1：全局内存的合并和非合并访问 关于全局内存的访问模式，有合并（coalesced）与非合并（uncoalesced）之分...