Перемножение матриц на PyCuda — с чем связан рост погрешности?

Тестировав этот пример на pycuda, наблюдается рост погрешности с ростом размера матрицы (что теоретически логично, т.к. складывается большее кол-во float'ов).

т.е. np.allclose(c_cpu, c_gpu.get()) выдаёт false.

хотя я не понял это ограничение
40 # define the (square) matrix size
41 # note that we'll only use *one* block of threads here
42 # as a consequence this number (squared) can't exceed max_threads,
43 # see documen.tician.de/pycuda/util.html#pycuda.tools.De...
44 # for more information on how to get this number for your device
45 MATRIX_SIZE = 2


related : stackoverflow.com/questions/4104010/cuda-float-poi...
  • Вопрос задан
  • 2998 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@oleksandr_veles
Попробуйте прогнать с полчасика этот тест:
wili.cc/blog/entries/gpu-burn/gpu_burn-0.4.tar.gz

По моему опыту, игровые видеокарты спустя пару лет использования могут не проходить этот тест, иными словами, продолжая работать в игрушках, могут некорректно считать.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы