CUDA程序，每次运行结果略有不同

我是CUDA和OpenCL的新手

我已经将一个程序的内核从CUDA内核翻译成OpenCL内核。我在两个版本中使用相同的种子生成随机数。 虽然OpenCL版本每次运行的结果完全相同，但CUDA版本每次运行的结果略有不同。 我编译的CUDA版本没有

-使用\u fast\u math

。 我的设备具有1.1的功能。 你知道原因是什么吗

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提前感谢compute capability 1.1的设备不支持双重操作。因此，如果您使用的是

double

，它们将降级为

float

。这可能会影响您的结果，尽管compute capability 1.1设备也不能在OpenCL中支持

double

，AFAIK

我的问题是，是否存在任何可能影响CUDA结果准确性的CUDA编译选项

是的，有多种选择会影响CUDA的使用

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然而，我不知道为什么这些都会导致从一次跑步到下一次跑步的变化。很可能代码中有错误。

我发现了问题。在原始代码中，一些值是异步更新的，但尚未完全更新。谢谢大家的帮助。很抱歉给您带来麻烦。

这不意味着您的OpenCL版本不正确吗？我认为，您的问题中没有足够的信息来做出任何有根据的陈述。您能否提供一个简短、完整的可编译代码来演示这个问题？（一个完整的代码，我可以复制、粘贴和编译，而无需添加或编辑任何内容。）您在所有CUDAAPI调用和内核调用上都做了什么？您是否使用

cudamemcheck

运行代码以查找内核中的越界访问或其他问题？实际上，我正在实现人工神经网络。很难提供所有代码。OpenCL版本似乎工作正常，最终权重始终与我从固定种子开始时相同。CUDA版本给出了稍微不同的结果。我的问题是，是否有任何CUDA编译选项可能会影响CUDA结果的准确性。请将代码缩短到可以重现问题的长度。通常情况下，当人们创建一个问题时，他们会自己发现问题。你还没有回答我关于cuda错误检查或cuda-memcheck的问题。实际上，我使用的是浮点运算，而不是双精度运算。我的opencl版本是cuda内核的精确翻译。CUDA版本是原始版本。翻译（opencl版本）如何能正确工作，而原始代码（cuda）却不能。我猜这是因为我的cuda编译。@JamesStewart:你真的在问为什么你没有写并且没有显示的代码（在你看来）在你将代码翻译到OpenCL时不能正常工作（同样在你看来）是否正确工作？我是问编译选项对结果准确性的影响。编译器选项不应导致每次运行CUDA代码时结果发生变化。它们可能会导致CUDA和OpenCL结果之间的差异，但差异应该始终相同。我的第一个嫌疑犯是越界内存访问。旧的CUDA设备无法捕获全局内存中的这些数据，因此可能会出现错误的结果。其次，硬件故障的可能性较小。尝试cuda memcheck，如果您怀疑硬件问题，也可以尝试gpu刻录。