Performance sm级别：1.3 vs 2.0性能

我的代码不依赖于sm级别。如果我愿意，我可以用sm10构建它。但是当我尝试用1.3而不是2.0构建它时，就像我以前做的那样，我在没有代码更改的情况下获得了x1.25的性能！ sm20->35ms sm13->25ms

在那华丽的结果之后，我尝试在project settings->CUDA settings->all:）中对每个选项进行框选/取消框选。我想，我找到了这些东西，这使得速度惊人：

• 如果我使用sm13“无快速数学生成”（进一步fm-fast 数学），我有25毫秒
• 如果我使用sm13和fm，我有25毫秒
• sm20无调频=35ms
• fm=25ms的sm20（结果相同）

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为什么会这样？也许sm13强制使用硬件数学，但sm20不是吗？或者仅仅是巧合，而后者的SM级别有较低的性能，参考较低的SM级程序，

< P>除了在发布模式中编译之外，如@ Robert Crovella所指出的，你也应该考虑到当你瞄准SM13时，编译器能够简化一些浮点数学。默认情况下，sm_20及更高版本支持精确除法、精确平方根和非规范化

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您可以尝试使用命令行选项禁用这些功能

-ftz=true-prec div=false-prec sqrt=false

。有关详细信息，请参阅。

是否使用visual studio？如果是，您是在编译project的调试版本还是发布版本？是的，visual studio。我用调试版本测试了这两个（13和20）。这对我的问题很重要吗如果您希望GPU代码快速运行，则不应使用调试版本。调试版本中使用的

-G

开关经常会使GPU代码运行变慢。我当然知道，但我仍然调试它，因为它还没有完成。我偶然发现的25ms:35ms功能，但我想知道，为什么会这样？p、 s尝试在发布版本中立即编译它以进行测试，并获得“致命错误LNK1561:必须定义入口点”。。。当然定义了主要功能。在调试版本中，一切都很好。第二个问题（出现）是发布版发生了什么？第二个问题不推荐：）在发布版中构建它。