CUDA 中 exp() expf() 和 __expf() 之间的区别

发布于 2024-12-02 10:22:52 字数 91 浏览 0 评论 0原文

如何优化CUDA中的exp函数?
CUDA 中以下各项有什么区别?

exp()
expf()
__expf()

How to optimize the exp function in CUDA?
What are the differences between the following in CUDA?

exp()
expf()
__expf()

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(2

生来就爱笑 2024-12-09 10:22:52

CUDA C 编程中解释了这些差异指南,附录 D。

  • exp() 应该用于双精度,尽管应该为单个重载
  • expf() 应该用于单精度(float)
  • __expf() 是快速数学版本,性能更快,但会损失一些精度(取决于输入值,请参阅 指南了解更多详细信息)。

The differences are explained in the CUDA C Programming Guide, appendix D.

  • exp() should be used for double precision, although should be overloaded for single
  • expf() should be used for single precision (float)
  • __expf() is the fast-math version, the performance is faster with some loss of precision (dependent on the input value, see the guide for more details).
写下不归期 2024-12-09 10:22:52

一般来说,exp() 用于双精度数,expf() 用于浮点数,两者都比可用作硬件操作的 __exp() 稍慢。性能提升通常是以牺牲准确性为代价的,但除非您真的关心准确性,否则这不应该成为问题。

Generally exp() is for doubles, expf() for floats and both are slightly slower than __exp() which is available as a hardware operation. The performance gain usually comes at the cost of accuracy but unless you are really concerned about accuracy it shouldn't be a problem.

~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文