在 CUDA 上乘以两个浮点变量答案

【问题标题】：multiplication two floats variables on CUDA在 CUDA 上乘以两个浮点变量
【发布时间】：2012-10-30 22:53:36
【问题描述】：

我有一个非常有趣的问题，但我解决了 3 个小时，但我无法弄清楚发生了什么以及为什么它不起作用。我试过谷歌它，但没有结果。

我正在 CUDA 上编写程序。我有这段非常简单的代码：

__global__ void calcErrorOutputLayer_kernel(*arguments...*)
{

   int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
   float gradient;
   float derivation;
   derivation = pow((2/(pow(euler, neuron_device[startIndex + idx].outputValue) +
                pow(euler, -neuron_device[startIndex + idx].outputValue))), 2);
   gradient = (backVector_device[idx] - neuron_device[startIndex + idx].outputValue);

   gradient = gradient * derivation;   //this line doesn't work   
   gradient = gradient * 2.0;          //this line works

好的，所以梯度计算正确，推导也正确。但是当上线时，这两个变量应该在哪里相乘什么都没有发生（梯度的值没有改变）并且在下一行CUDA调试器告诉我：“'derivation'在目标位置没有值”

gradient * 2.0 可以正常工作，它会改变梯度值 2 次。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

标签： c++ c cuda gpu multiplication

【解决方案1】：

a = pow(euler, neuron_device[startIndex + idx].outputValue);
b = pow(euler, -neuron_device[startIndex + idx].outputValue);
derivation = pow((2/(a + b),2);

Pow 在以下情况下会出错：

底数为负且指数不是整数值，或
基数为零，指数为负，出现域错误，将全局变量 errno 设置为值 EDOM。

我猜你正面临精度问题，'a' 和 'b' 都是 0。您可能会收到derivation = 0 或"inf"。

你能把浮点数改成双精度数吗？

【讨论】：