Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Различия между cl_khr_fp64 и cl_amd_fp64?

Я только что обнаружил, что на моей (довольно дорогой) Radeon 6970 поддерживается только расширение cl_amd_fp64. Я получаю странные результаты в некоторых частях кода (доступ к значению 0.005 фактически использует 1.99916e+37?) при работе с cl_amd_fp64. Использование cl_khr_fp64 с Intel SDK на ЦП работает отлично. (Входные буферы точно такие же)

На странице расширения содержится очень мало информации.

Каковы именно различия между ними?

02.02.2012

Ответы:


1

cl_khr_fp64 — это официальное расширение Khronos для работы с плавающей запятой двойной точности. Это требует, чтобы арифметика была совместима со стандартом IEEE 754-2008, а также поддерживался полный набор векторных типов OpenCL и стандартных библиотечных функций.

Первоначально AMD реализовала лишь часть того, что требуется для расширения cl_khr_fp64, поэтому они выпустили собственное расширение поставщика cl_amd_fp64 для поддержки двойной точности на своем оборудовании GPU. Когда он впервые появился, диапазон поддержки был очень ограничен (возможно, только +,-,* с нестандартным поведением округления IIRC), но он постепенно расширялся с последующими выпусками SDK и новыми версиями оборудования. Они перечисляют, что поддерживается в своих примечаниях к выпуску, если мне не изменяет память.

Я некоторое время не следил за их развитием, поэтому я не уверен, почему может происходить то, что вы видите. Если у вас установлена ​​последняя версия драйвера и потокового SDK, я бы посоветовал собрать репро-кейс и отправить им отчет об ошибке. Возможно, вы используете что-то, что они не поддерживают или не гарантируют результаты, но также может случиться так, что вы нашли ошибку.

02.02.2012
  • Спасибо. Я только что узнал, что ошибка возникает только для некоторых аранжировок в struct, вероятно, проблемы с выравниванием (union{ struct{ double; };} после int глючит, если union идет после double4, все в порядке). Я попытаюсь поиграть с этим, найти возможную причину и выделить минимальный пример. 03.02.2012
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..