私の比較研究のフェルミアーキテクチャ可能な解決策？

Question

私は、アルゴリズムのシリアルバージョンとパラレルバージョン（NSGA-IIアルゴリズムは正確にはdownload link here）を比較しなければならない比較研究に取り組んでいます。 NSGA-IIはヒューリスティックな最適化手法であり、したがって生成された初期ランダムな母集団に依存する。 CPUとGPUを使用して生成された最初の母集団が異なる場合、私は公平なスピードアップ研究を行うことができません。

私は、1.3の計算能力を持つNVIDIA-TESLA-C1060カードを所有しています。 this anwerおよびthis NVIDIA documentによれば、sm_13デバイスは常にIEEE-754準拠のfloat（単精度）値を生成することは期待できません。言い換えれば、私の現在のデバイスでは、シリアル対応のCUDAプログラムの公平なスピードアップ研究を行うことができません。

私の質問です：フェルミアーキテクチャに切り替えると問題は解決しますか？

Answer 1

浮動小数点演算はIEEE754をサポートしているかどうかにかかわらず、浮動小数点は連想ではないため、異なるアーキテクチャで異なる結果をもたらします。 x86上のコンパイラを切り替えるだけでも、通常は異なる結果が得られます。このwhitepaperは優れた説明を与えます。

あなたの本当の問題は、演算が生成する乱数に依存するデータ依存アルゴリズムがあることです。したがって、CPUとGPUで同じ数値を生成すると、両方の実行が同じパスに従います。 CPUとGPUの両方で同じ番号を生成できるcuRANDを使用することを検討してください。