编译器有一个选项 -use_fast_math,指定该选项后将在编译时强制下表中的每个函数编译为其对应的内部函数。 内部函数除了会降低函数的计算结果的精度外,还可能在一些特殊情况下与标准函数存在差异。所以推荐通过调用内联函数来选择性地替换标准数学函数,具体是否替换需要用户根据实际任务权衡。 函数操作设备函数 x / y...
(cc@mnicelywho I think will have an interest in the resolution of this) Compiling the following with nvcc and fast math flags: #include<math.h>__global__voidf(float* r,floatx) { r[0] =cos(x); } (usingnvcc --std=c++11 --generate-code arch=compute_75,code=sm_75 --use_fast_...
编译器有一个选项 (-use_fast_math),它强制下表 中的每个函数编译为其内在对应项。 除了降低受影响函数的准确性外,还可能导致特殊情况处理的一些差异。 一种更健壮的方法是通过调用内联函数来选择性地替换数学函数调用,仅在性能增益值得考虑的情况下以及可以容忍更改的属性(例如降低的准确性和不同的特殊情况处理)...
Tensor Core-Accelerated Math Libraries for Dense… Alexander Kalinkin, NVIDIA Accelerating Convolution with Tensor Cores in… Manish Gupta, NVIDIA Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,… Akhil Langer, NVIDIA Accelerating Scientific Computing Applications… ...
depending on your system7CUDA_ARCH =compute_75 # Type of CUDA architecture8CUDA_CODE =sm_759NVCC_OPTIONS = --use_fast_math10# include paths11INCLUDEPATH +="$$CUDA_DIR/include"\12"C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\common\inc"13# library directories14QMAKE_LIBDIR +="$$...
像-maxrregcount或-use_fast_math这样的文件作用域命令与设备 LTO 不兼容,因为 LTO 优化跨越了文件边界。如果所有的文件都是用相同的选项编译的,那么一切都很好,但是如果它们不同,那么设备 LTO 会在链接时抱怨。通过在链接时指定-maxrregcount或-use_fast_math,可以覆盖设备 LTO 的这些编译属性,然后该值将用于...
--use_fast_math implies --fmad=true. Allowed Values true false Default This option is set to true and nvcc enables the contraction of floating-point multiplies and adds/subtracts into floating-point multiply-add operations (FMAD, FFMA, or DFMA). 4.2.7.12. --extra-device-vectorization (-ex...
--use_fast_math implies --prec-div=false. Default: true --fmad={true|false} (-fmad) Enables (disables) the contraction of floating-point multiplies and adds/subtracts into floating-point multiply-add operations (FMAD, FFMA, or DFMA). --use_fast_math implies --fmad=true. ...
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。
-use_fast_math(精度更低的函数) 11.2. 内存指令 尽量避免使用全局内存。尽可能使用共享内存 12. 控制流 12.1. 分支与分歧 一个warp里尽量不要分支。就是一旦遇到分支,warp里的thread要等其他的都运行完才可以。任何控制流指令(if , switch , do , for , while)都能显著影响到指令吞吐量。