CUDA编译结果与CPU结果不一致

最新推荐文章于 2024-06-21 23:30:30 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_17369275/article/details/37560203
本文详细记录了从32位切换到64位进行debug时遇到的CUDA与CPU结果不一致的问题，重点在于双精度计算的支持问题。通过调整CUDAC/C++代码至compute_13，解决了双精度计算不一致的情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

之前都是用32位进行debug，突然想用64位的了。一测试结果CUDA结果与CPU结果不一致，浮点精度不一致。经过一番测试，发现是double的事情。将CUDA C/C++-------Device----------Code Generation 至少改成comute_13就可以了。因为从1.3才开始支持双精度。只是个小细节而已，记录一下
【CUDA】CUDA编译
图像研究猿的专栏
02-20 3750
引言 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所...
CPU和GPU及CUDA入门基础概念
牵LV小猪精的博客
03-29 2383
CUDA入门基础概念1 CPU与GPU的关系1.1 CPU与GPU各自特点2 一些零碎的CUDA入门知识2.1 函数修饰符2.2 线程、线程快、线程格2.3 什么是核函数2.4 常用的GPU内存函数2.5 GPU内存分类 1 CPU与GPU的关系 1.1 CPU与GPU各自特点 CPU（中央处理器） 需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。 GPU（图形处理器） 面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不
CUDA编程： GPU与CPU之间使用全局统一内存的完整代码及编译
ysh的博客
07-30 2108
CUDA编程： GPU与CPU之间使用统一虚拟地址（UVA)共享内存的完整示例代码
CUDA C编程(笔记)——CUDA的异构并行计算
weixin_41032631的博客
09-14 481
1.并行性 1.1 并行计算 在应用程序设计中有两种基本的并行类型:任务并行、数据并行，CUDA适合数据并行计算。 数据并行程序设计第一步就是把数据依据线程划分，有两种划分方式:块划分(block partitioning)、周期划分(cyclic partitioning)。 块划分:一组连续的数据被分到一个块内，每个数据块以任意次序被安排给一个线程，线程通常在同一时间只处理一个数据。每个线程作用于一部分数据块，通常这些数据块具有相同的大小。 周期划分:较少的数据被分到一个块内，相邻的线程处理相邻的数据块
Pytorch-GPU模型和CPU模型输出不同
每天都要进步哦~
02-06 3399
Pytorch-GPU模型和CPU模型输出不同 实验的时候发现：对于同一个网络结构，使用相同的输入，相同的网络权值，网络在CPU模式和GPU模式下的输出会有细微的不同。 猜测的原因有两个： 浮点数自身的不准确性 CPU和GPU计算架构不同 不过所幸，这种细微的差别不影响实验的结果。 ...
【深度强化学习】关于同一设备上cpu和gpu计算结果不一致问题
weixin_56760882的博客
05-24 4401
1、在一般使用中，可以不必追求cpu和gpu计算的结果一致性，也也避免不了，且cpu和gpu导致的细小差别，在训练的效果上几乎没有区别。2、同时，在同一台设备上，我们尽量要求该程序的结果能复现，是为了更好修改超参数。（见:本文万能seed，适用于单机多卡）3、不必追求在不同的设备上能复现一致结果，最终的效果在相同的超参数和输入下，输出的结果也相差无几。4、cpu和gpu在设计时的目的也不同，有差异理所应当，这里本文只分析了在计算上和训练神经网络时的出现的差异，仅作参考。
CUDA以及NVCC编译流程
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05-18 3万+
NVCC编译流程
Windows下编译带CUDA 10.2的TensorFlow 2.2（Python3.8.2，附编译结果下载）
惠很好的
05-19 4611
官方教程说得基本差不多了，然而在此基础上编译还是会出问题，因此做一些补充。 环境准备 1. Python & Pip 首先是Python需要安装一些包，除了官方说的six、numpy、wheel、keras_applications和keras_preprocessing，还需要setuptools（虽然这是个基础包，但是我习惯用虚拟环境了，忘了装……）。因此安装命令如下： pip install six numpy wheel setuptools pip install keras_a
Windows编译Opencv4.8.1 CUDA12.1 支持Python Java
最新发布
Ivaluyou的博客
06-21 1268
Windows环境下使用CMAKE命令编译CUDA版OpenCV4.8.1，支持Python、Java
错误记录——CUDA程序运行结果不一致（线程块、网格大小设置问题）
Hughie999的博客
06-01 1784
使用GPU进行加速计算时，使用的线程索引数最好与需要计算的数据维度（一维长度、二维长宽）相等，这样才能保证计算结果的正确。
CUDA驱动版本与运行版本不匹配问题详解
weixin_45766759的博客
03-11 2万+
CUDA驱动版本与运行版本不匹配问题详解 报错内容：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 1 如何查看自己的cuda驱动版本和cuda运行版本 1.1 查看CUDA驱动版本 命令行输入：nvidia-smi 以我的电脑为例，输出中显示Driver Version: 430.34，此为驱动版本。 1.2 查看CUDA运行版本 命令行输入：nvcc -V 我的电脑输出10.2.89版本。 在网上查到很多文章说利用conda
GPU和CPU计算上的精度差异
说文科技，做有态度的研究。
02-25 9044
“事实太复杂了，除了近似，什么都不允许”。GPU精度导致的一次找bug过程。
cuda、cuDNN的安装和cuda版本不一致问题……
Activewaste
06-04 8221
非root用户cuda安装 推荐两篇cuda的安装，可以参考： 非root用户在linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN（cuda 8、cuda 10.1 等） 非root用户在Linux系统下安装cuda 注意： 在下载好cuDNN后，对其进行解压，解压到cuda文件夹中。（是额外的cuda文件夹，不是已经安装好的cuda8或cuda10文件夹，反正都要cp到下载好的cuda10中，所以这里其实也没必要一定要解压到cuda文件夹中，虽然一个文件夹中即可，所以在使用两篇文章的cp操作的时候，留意
解决cuda版本不一致以及安装不同版本cuda的方法
鳄鱼的博客
09-03 4123
主要参考自： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1663920145053509733&wfr=spider&for=pc https://www.cnblogs.com/laosan007/p/12612446.html
模型推理时CPU和GPU结果不一致
小松的博客
09-27 1174
这个设置是默认为True的，会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速。也就是说训练时如果使用的最优的卷积算法，而关闭掉后选择了别的卷积算法，就会导致结果不一致。
【GPU结构与CUDA系列1】GPU与CPU比较：GPU介绍、设计差异、计算流程
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1 GPU的介绍 1.1 CPU到GPU CPU是人们熟知的，它具有高速的内部寄存器和高速缓冲器（Cache），现代CPU又加入了多级流水线，猜测、乱序执行，超线程等技术，加速其指令吞吐能力，具有快速的响应能力，但是对于大量数据的处理却相对还是不够用。 举个例子： 要做的事情简单概括一下，就是通过对数据进行相应的计算，把数据转换成一个又一个图片上的像素，然后将这张图片显示在屏幕上。整个流程中的计算并不复杂，但是数量大，且计算流程重复，如果全盘交给CPU的话会给其造成很大的性能负担。 1.2 GPU的概述
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