GPU编程和流式多处理器（三）
GPU编程和流式多处理器（三）
3. Floating-Point Support
快速的本机浮点硬件是GPU的存在理由，并且在许多方面，它们在浮点实现方面都等于或优于CPU。全速支持异常可以根据每条指令指定直接舍入，特殊功能单元可为六种流行的单精度先验函数，提供高性能的近似函数。相比之下，x86 CPU在微代码中实现异常，其运行速度可能比在规范化浮点算子上运行的速度慢100倍。舍入方向是由一个控制字指定的，该控制字需要数十个时钟周期来更改，并且SSE指令集中唯一的超越逼近函数是用于倒数和倒数平方根的，给出必须用牛顿-微分精确的12位近似值。使用Raphson迭代之前。
由于GPU的核心数量较多，但其较低的时钟频率会有所抵消，开发人员可以期望在公平竞争的环境下最多提高10倍（或大约10倍）的速度。如果一篇论文报告了从将优化的CPU实现移植到CUDA所实现的100倍或更高的速度，则可能是上述“指令集不匹配”之一。
3.1. Formats
图2描述了CUDA支持的三（3）个IEEE标准浮点格式：双精度（64位），单精度（32位）和半精度（16位）。值分为三个字段：正负号，指数和尾数。对于double，single和half，指数字段的大小分别为11位，8位和5位。相应的尾数字段为52、23和10位。
Figure 2 Floating-point formats.
指数字段更改浮点值的解释。最常见的（“正常”）表示形式将一个隐式1位编码为尾数，然后将该值乘以2个e-bias，其中bias是在编码为浮点表示形式之前添加到实际指数的值。例如，单精度的偏差为127。
表7总结了如何对浮点值进行编码。对于大多数指数值（所谓的“正常”浮点值），尾数假定为隐式1，并将其乘以指数的偏置值。最大指数值保留用于无穷大和非数字值。除以零（或除以除法）会产生无穷大；执行无效运算（例如取平方根或负数的对数）会产生NaN。最小指数值保留给太小而无法用隐式前导1表示的值。随着所谓的正规数接近零，它们失去有效精度的位，这种现象称为逐渐下溢。表8给出了三种格式的某些极值的编码和值。
Table 7 Floating-Point Representations
Table 8 Floating-Point Extreme Values
Rounding舍入取整法
IEEE标准提供了四（4）个回合模式。
- 四舍五入到最近（也称为“四舍五入”）
- 向零舍入（也称为“截断”或“斩”）
- 向下舍入（或“朝负无穷大舍入”）
- 向上舍入（或“朝正无穷大舍入”）
舍入取整法是迄今为止最常用的舍入模式，在每次操作后将中间值舍入为最接近的可表示浮点值。向上舍入和向下舍入（“定向舍入模式”）用于间隔算术，其中一对浮点值用于括住计算的中间结果。为了正确地将结果括起来，该间隔的下限值和上限值必须分别四舍五入为负无穷大（“向下”）和正无穷大（“ up”）。
C语言不提供任何方式来按指令指定舍入模式，并且CUDA硬件不提供用于隐式指定舍入模式的控制字。因此，CUDA提供了一组内部函数来指定操作的舍入模式，如表9所示。
Table 9 Intrinsics for Rounding
Conversion
通常，开发人员可以使用标准C结构，在不同的浮点表示形式和/或整数之间进行转换：隐式转换或显式类型转换。但是，如有必要，开发人员可以使用表10中列出的内在函数，执行C语言规范中不包含的转换，例如，使用定向舍入的转换。
由于一半未在C编程语言中标准化，因此CUDA在__half2float（）和__float2half（）的接口中使用unsigned short。__float2half（）仅支持舍入到最近舍入模式。
float __half2float( unsigned short );
unsigned short __float2half( float );
3.2. Single Precision (32-Bit)
单精度浮点支持是GPU计算的主力军。GPU已经过优化，可以在此数据类型上原生提供高性能，11不仅适用于核心标准IEEE操作（例如加法和乘法），还适用于非标准操作（例如对先验的近似（例如sin（）和log（）））。32位值与整数保存在同一寄存器文件中，因此单精度浮点值和32位整数（使用__float_as_int（）和__int_as_float（））之间的强制转换是免费的。
加法，乘法和乘加
编译器自动将浮点值的+，–和*运算符转换为加，乘和乘加指令。__fadd_rn（）和__fmul_rn（）内部函数，可以被用于加入抑制融合和乘法操作进入乘加指令。
对等与除法
对于具有2.x或更高版本的计算能力的设备，使用--prec-div = true编译代码时，除法运算符符合IEEE规定。对于具有计算能力1.x的设备或对于具有计算能力2.x的设备，当使用--prec-div = false编译代码时，除法运算符和__fdividef（x，y）具有相同的精度，
SM中的特殊功能单元（SFU）实现了六个常见超越功能的快速版本。
- 正弦和余弦
- 对数和指数
- 倒数和倒数平方根
表11（摘自有关Tesla架构的论文）摘录了受支持的操作和相应的精度。SFU并不能完全实现精度，可以很好地近似于这些功能，并且速度很快。对于比优化的CPU等效端口（例如25倍或更多）快得多的CUDA端口，代码很可能依赖SFU。
Table 11 SFU Accuracy
使用表12中给出的内在函数访问SFU。指定--fast-math编译器选项，将使编译器将常规C运行时runtime，调用替换为上面列出的相应SFU内部函数。
Table 12 SFU Intrinsics
Miscellaneous
__saturate(x) returns 0 if x<0, 1 if x>1, and x otherwise.
3.3. Double Precision (64-Bit)
带有SM 1.3的CUDA中添加了双精度浮点支持（最早在GeForce GTX 280中实现），而SM 2.0则提供了大大改进的双精度支持（功能和性能）。CUDA对双精度的硬件支持具有全速异常功能，并且从SM 2.x开始，符合IEEE 754 c的本机融合乘法加法指令（FMAD）。2008年，仅执行一个舍入步骤。FMAD除了是本质上有用的操作之外，还可以使某些功能（与Newton-Raphson迭代收敛）完全准确。
与单精度运算一样，编译器会自动将标准C运算符转换为乘法，加法和乘加指令。__dadd_rn（）和__dmul_rn（）内部函数可以被用于加入抑制融合和乘法操作进入乘加指令。
3.4. Half Precision (16-Bit)
对于5位指数和10位有效数，半值具有足够的精度以用于HDR（高动态范围）图像，并可用于保存其它不需要浮点精度的值，例如角度。半精度值仅用于存储，而不用于计算，硬件仅提供指令以转换为32位或从32位转换。这些指令以__halftofloat（）和__floattohalf（）内部函数公开。
float __halftofloat( unsigned short );
unsigned short __floattohalf( float );
这些内部函数使用unsigned short，因为C语言尚未标准化半浮点类型。
3.5. Case Study: float→half Conversion
研究float → half转换操作，了解浮点编码和舍入细节的有用方法。这是一个简单的一元运算，可以专注于编码和舍入，而不会被浮点运算的细节和中间表示的精度所分散。
当从float转换为half时，对于任何太大而无法表示的float的正确输出是half infinity。任何太小而不能代表一半（甚至是反常的一半）的浮点数都必须固定为0.0。舍入为0.0的一半的最大浮点数为0x32FFFFFF或2.98，而舍入为无穷大的一半的最小浮点数为65520.0。此范围内的float值可以通过传播符号位转换为一半，重新偏置指数（因为float的8位指数偏差为127，一半的5位指数偏差为15），然后将float的尾数四舍五入到最接近的一半尾数。在所有情况下，舍入都是简单的，除非输入值恰好落在两个可能的输出值之间。在这种情况下，IEEE标准指定四舍五入到“最近的偶数”值。在十进制算术中，这意味着四舍五入为1.5到2.0，但也四舍五入为2.5到2.0，以及（例如）四舍五入到0.5到0.0。
清单3显示了一个C例程，该例程完全复制了CUDA硬件实现的浮点到一半转换操作。变量exp和mag包含输入指数和“幅值”，尾数和指数以及被屏蔽的符号位。可以对幅度执行许多操作，例如比较和舍入操作，而无需分离指数和尾数。
清单3中使用的宏LG_MAKE_MASK创建具有给定位数的掩码：#define LG_MAKE_MASK（bits）（（1 << bits）-1）。联合用于治疗相同的32位值作为浮子和无符号整型; 诸如*（（float *）（＆u））之类的习惯用法不是可移植的。该例程首先传播输入符号位并将其屏蔽掉。
提取幅度和指数后，该函数处理输入浮点为INF或NaN的特殊情况，并尽早退出。注意，INF是带符号的，但NaN具有规范的无符号值。将输入浮点值钳位到与可表示的半值相对应的最小值或最大值，然后重新计算钳位值的大小。不要被构造f32MinRInfin和f32MaxRf16_zero的复杂代码所迷惑；它们是分别具有值0x477ff000和0x32ffffff的常量。
例程的其余部分处理输出正常和异常的情况（输入异常在前面的代码中被钳位，因此mag对应于正常float）。与钳位代码一样，f32Minf16Normal是一个常量，其值为0x38ffffff。
要构建法线，必须计算新的指数（第92和93行），正确舍入的10位尾数将移入输出。要构造非正规数，必须将隐式1与输出尾数进行“或”运算，然后将所得尾数偏移与输入指数对应的量。对于正向和非正向，输出尾数的舍入分两步完成。舍入是通过添加一个1的掩码来实现的，该掩码的末尾刚好等于输出的LSB，如图3所示。
Figure 3 Rounding mask (half).
如果输入的位12置1，则此操作将增加输出尾数；否则，将增加输出尾数。如果输入尾数全为1，则溢出会导致输出指数正确递增。如果向此调整的最高有效位再加1，将获得小学风格的四舍五入，其中平局决胜数更大。反之，即使设置了舍入到最接近值，如果设置了10位输出的LSB，则有条件地增加输出尾数（图8.4）。注意，这些步骤可以按任何顺序执行，也可以以许多不同的方式重新制定。
Figure 4 Round-to-nearest-even (half).
Listing 3. ConvertToHalf().
/*
* exponent shift and mantissa bit count are the same.
* When we are shifting, we use [f16|f32]ExpShift
* When referencing the number of bits in the mantissa,
* we use [f16|f32]MantissaBits
*/
const int f16ExpShift = 10;
const int f16MantissaBits = 10;
const int f16ExpBias = 15;
const int f16MinExp = -14;
const int f16MaxExp = 15;
const int f16SignMask = 0x8000;
const int f32ExpShift = 23;
const int f32MantissaBits = 23;
const int f32ExpBias = 127;
const int f32SignMask = 0x80000000;
unsigned short
ConvertFloatToHalf( float f )
{
/*
* Use a volatile union to portably coerce
* 32-bit float into 32-bit integer
*/
volatile union {
float f;
unsigned int u;
} uf;
uf.f = f;
// return value: start by propagating the sign bit.
unsigned short w = (uf.u >> 16) & f16SignMask;
// Extract input magnitude and exponent
unsigned int mag = uf.u & ~f32SignMask;
int exp = (int) (mag >> f32ExpShift) - f32ExpBias;
// Handle float32 Inf or NaN
if ( exp == f32ExpBias+1 ) { // INF or NaN
if ( mag & LG_MAKE_MASK(f32MantissaBits) )
return 0x7fff; // NaN
// INF - propagate sign
return w|0x7c00;
}
/*
* clamp float32 values that are not representable by float16
*/
{
// min float32 magnitude that rounds to float16 infinity
unsigned int f32MinRInfin = (f16MaxExp+f32ExpBias) <<
f32ExpShift;
f32MinRInfin |= LG_MAKE_MASK( f16MantissaBits+1 ) <<
(f32MantissaBits-f16MantissaBits-1);
if (mag > f32MinRInfin)
mag = f32MinRInfin;
}
{
// max float32 magnitude that rounds to float16 0.0
unsigned int f32MaxRf16_zero = f16MinExp+f32ExpBias
(f32MantissaBits-f16MantissaBits-1);
f32MaxRf16_zero <<= f32ExpShift;
f32MaxRf16_zero |= LG_MAKE_MASK( f32MantissaBits );
if (mag < f32MaxRf16_zero)
mag = f32MaxRf16_zero;
}
/*
* compute exp again, in case mag was clamped above
*/
exp = (mag >> f32ExpShift) - f32ExpBias;
// min float32 magnitude that converts to float16 normal
unsigned int f32Minf16Normal = ((f16MinExp+f32ExpBias)<<
f32ExpShift);
f32Minf16Normal |= LG_MAKE_MASK( f32MantissaBits );
if ( mag >= f32Minf16Normal ) {
//
// Case 1: float16 normal
//
// Modify exponent to be biased for float16, not float32
mag += (unsigned int) ((f16ExpBias-f32ExpBias)<<
f32ExpShift);
int RelativeShift = f32ExpShift-f16ExpShift;
// add rounding bias
mag += LG_MAKE_MASK(RelativeShift-1);
// round-to-nearest even
mag += (mag >> RelativeShift) & 1;
w |= mag >> RelativeShift;
}
else {
/*
* Case 2: float16 denormal
*/
// mask off exponent bits - now fraction only
mag &= LG_MAKE_MASK(f32MantissaBits);
// make implicit 1 explicit
mag |= (1<<f32ExpShift);
int RelativeShift = f32ExpShift-f16ExpShift+f16MinExp-exp;
// add rounding bias
mag += LG_MAKE_MASK(RelativeShift-1);
// round-to-nearest even
mag += (mag >> RelativeShift) & 1;
w |= mag >> RelativeShift;
}
return w;
}
实际上，开发人员应使用__floattohalf（）内在函数将float转换为一半，编译器会将其转换为单个F2F机器指令。提供此示例例程的目的纯粹，为了帮助理解浮点布局和舍入。同样，检查所有INF / NAN和非标准值的特殊情况代码，有助于说明IEEE规范的这些功能，自诞生以来就一直引起争议：使硬件变慢，成本更高，或者由于增加的硅片面积和工程设计而使硬件变慢验证工作。
清单3中的ConvertFloatToHalf（）例程被合并到名为float_to_float16.cu的程序中，该程序针对每个32位浮点值测试其输出。
3.6. Math Library
CUDA包括一个以C运行时库为模型的内置数学库，但有一些小区别：CUDA硬件不包括舍入模式寄存器（取而代之的是，舍入模式是按指令编码的），作为引用当前舍入模式的rint（），始终舍入为最接近值。此外，硬件不会引发浮点异常。异常运算的结果（例如，取负数的平方根）将编码为NaN。
表13列出了数学库函数以及每个函数的最大误差（单位为ulps）。在float上操作的大多数函数的函数名称后均带有“ f”，例如，计算正弦函数的函数如下。
double sin( double angle );
float sinf( float angle );
Table 13 Math Library
|
ULP ERROR |
||||
|
FUNCTION |
OPERATION |
EXPRESSION |
32 |
64 |
|
x+y |
Addition |
x+y |
01 |
0 |
|
x/y |
Multiplication |
x*y |
01 |
0 |
|
x/y |
Division |
x/y |
22 |
0 |
|
1/x |
Reciprocal |
1/x |
12 |
0 |
|
acos[f](x) |
Inverse cosine |
cos–1 x |
3 |
2 |
|
acosh[f](x) |
Inverse hyperbolic cosine |
4 |
2 |
|
|
asin[f](x) |
Inverse sine |
sin–1x |
4 |
2 |
|
asinh[f](x) |
Inverse hyperbolic sine |
3 |
2 |
|
|
atan[f](x) |
Inverse tangent |
tan–1x |
2 |
2 |
|
atan2[f](y,x) |
Inverse tangent of y/x |
3 |
2 |
|
|
atanh[f](x) |
Inverse hyperbolic tangent |
tanh–1 |
3 |
2 |
|
cbrt[f](x) |
Cube root |
1 |
1 |
|
|
ceil[f](x) |
“Ceiling,” nearest integer greater than or equal to x |
⌊x⌋ |
0 |
|
|
copysign[f](x,y) |
Sign of y, magnitude of x |
n/a |
||
|
cos[f](x) |
Cosine |
cos x |
2 |
1 |
|
cosh[f](x) |
Hyperbolic cosine |
2 |
||
|
cospi[f](x) |
Cosine, scaled byΠ |
cosΠx |
2 |
|
|
erf[f](x) |
Error function |
3 |
2 |
|
|
erfc[f](x) |
Complementary error function |
6 |
4 |
|
|
erfcinv[f](y) |
Inverse complementary error function |
Return x for which y=1-erff(x) |
7 |
8 |
|
erfcx[f](x) |
Scaled error function |
ex2[erff(x)) |
6 |
3 |
|
erfinv[f](y) |
Inverse error function |
Return x for which y=erff(x) |
3 |
5 |
|
exp[f](x) |
Natural exponent |
ex |
2 |
1 |
|
exp10[f](x) |
Exponent (base 10) |
10x |
2 |
1 |
|
exp2[f](x) |
Exponent (base 2) |
2x |
2 |
1 |
|
expm1[f](x) |
Natural exponent, minus one |
ex–1 |
1 |
1 |
|
fabs[f](x) |
Absolute value |
|x| |
0 |
0 |
|
fdim[f](x,y) |
Positive difference |
x–1,x>y+0,x≤NAN,X or y NAN |
0 |
0 |
|
floor[f](x) |
“Floor,” nearest integer less than or equal to x |
⌊x⌋ |
0 |
0 |
|
fma[f](x,y,z) |
Multiply-add |
xy + z |
0 |
0 |
|
fmax[f](x,y) |
Maximum |
x, x y or isNaN(y)y, otherwise |
0 |
0 |
|
fmin[f](x,y) |
Minimum |
x, x y or isNaN(y)y, otherwise |
0 |
0 |
|
fmod[f](x,y) |
Floating-point remainder |
0 |
0 |
|
|
frexp[f](x,exp) |
Fractional component |
0 |
0 |
|
|
hypot[f](x,y) |
Length of hypotenuse |
3 |
2 |
|
|
ilogb[f](x) |
Get exponent |
0 |
0 |
|
|
isfinite(x) |
Nonzero if x is not ±INF |
n/a |
||
|
isinf(x) |
Nonzero if x is ±INF |
n/a |
||
|
isnan(x) |
Nonzero if x is a NaN |
n/a |
||
|
j0[f](x) |
Bessel function of the first kind (n=0) |
J0(x) |
93 |
73 |
|
j1[f](x) |
Bessel function of the first kind (n=1) |
J1(x) |
93 |
73 |
|
jn[f](n,x) |
Bessel function of the first kind |
Jn(x) |
* |
|
|
ldexp[f](x,exp) |
Scale by power of 2 |
x2exp |
0 |
0 |
|
lgamma[f](x) |
Logarithm of gamma function |
ln(Γ(x)) |
64 |
44 |
|
llrint[f](x) |
Round to long long |
0 |
0 |
|
|
llround[f](x) |
Round to long long |
0 |
0 |
|
|
lrint[f](x) |
Round to long |
0 |
* |
|
|
lround[f](x) |
Round to long |
0 |
0 |
|
|
log[f](x) |
Natural logarithm |
ln(x) |
1 |
1 |
|
log10[f](x) |
Logarithm (base 10) |
log10 x |
3 |
1 |
|
log1p[f](x) |
Natural logarithm of x+1 |
ln(x + 1) |
2 |
1 |
|
log2[f](x) |
Logarithm (base 2) |
log2 x |
3 |
1 |
|
logb[f](x) |
Get exponent |
0 |
0 |
|
|
modff(x,iptr) |
Split fractional and integer parts |
0 |
0 |
|
|
nan[f](cptr) |
Returns NaN |
NaN |
n/a |
|
|
nearbyint[f](x) |
Round to integer |
0 |
0 |
|
|
nextafter[f](x,y) |
Returns the FP value closest to x in the direction of y |
n/a |
||
|
normcdf[f](x) |
Normal cumulative distribution |
6 |
5 |
|
|
normcdinv[f](x) |
Inverse normal cumulative distribution |
5 |
8 |
|
|
pow[f](x,y) |
Power function |
xy |
8 |
2 |
|
rcbrt[f](x) |
Inverse cube root |
2 |
1 |
|
|
remainder[f](x,y) |
Remainder |
0 |
0 |
|
|
remquo[f](x,y,iptr) |
Remainder (also returns quotient) |
0 |
0 |
|
|
rsqrt[f](x) |
rsqrt[f](x) Reciprocal |
2 |
1 |
|
|
rint[f](x) |
Round to nearest int |
0 |
0 |
|
|
round[f](x) |
Round to nearest int |
0 |
0 |
|
|
scalbln[f](x,n) |
Scale x by 2n (n is long int) |
x2n |
0 |
0 |
|
scalbn[f](x,n) |
Scale x by 2n (n is int) |
x2n |
0 |
0 |
|
signbit(x) |
Nonzero if x is negative |
n/a |
0 |
|
|
sin[f](x) |
Sine |
sin x |
2 |
1 |
|
sincos[f](x,s,c) |
Sine and cosine |
*s=sin(x);*c=cos(x); |
2 |
1 |
|
sincospi[f](x,s,c) |
Sine and cosine |
*s=sin(Πx);*c=cos(Πx); |
2 |
1 |
|
sinh[f](x) |
Hyperbolic sine |
3 |
1 |
|
|
Sine, scaled by Π |
sin Πx |
2 |
1 |
|
|
sqrt[f](x) |
Square root |
36 |
0 |
|
|
tan[f](x) |
Tangent |
tan x |
4 |
2 |
|
tanh[f](x) |
Hyperbolic tangent |
2 |
1 |
|
|
tgamma[f](x) |
True gamma function |
γ(x) |
11 |
8 |
|
trunc[f](x) |
Truncate (round to integer toward zero) |
0 |
0 |
|
|
y0[f](x) |
Bessel function of the second kind (n=0) |
Y0(x) |
93 |
73 |
|
y1[f](x) |
Bessel function of the second kind (n=1) |
Y1(x) |
93 |
73 |
|
yn[f](n,x) |
Bessel function of the second kind |
Yn(x) |
.. |
这些在表13中表示为例如sin [f]。
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