使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果
使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果
大多数十进制的浮点数, 用二进制表示时不是完全一致的; 与此同时, 大多数与浮点数值相关的计算结果, 存在着固有的不确定性.
通常, 编写浮点计算应用软件希望达到如下的目标:
- 准确性:
意味着该产品产生的计算结果,应当”接近”于实际计算的结果; 评判的标准是误差值, 有时候也采用最后几位(“units in the last place”, ulp)
- 可复制性:
意味着该产品始终产生一致的结果, 无论运行的先后, 采用不同的编译选项, 使用不同的编译器, 还是在不同的处理器或者操作系统平台
- 性能:
计算应用当然运行得越快越好
但是, 这些目标往往是互相矛盾的. 而良好的编程习惯和合理地使用编译器选项, 能够帮助你很好地取得平衡. 正确的编译器选项, 可以得到一致的, 近乎可重现的结果, 也能保证足够快的性能(当然不是最佳的).
浮点运算规则
Intel编译器实现了一整套Microsoft引入的浮点运算规则模型, 具体内容可参考 Microsoft* Visual C++* Floating-Point Optimization: http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa289157(vs.71).aspx
这个编译器开关选项 (Windows中使用/fp:, Linux 或 Mac OS X 使用-fp-model, 下同) 可以让你自由地选择最合适的编译器规则, 基于如下的条件:
- 数值安全 (value safety)
- 浮点表达式赋值 (FP expression evaluation)
- 浮点精度溢出 (precise FP exceptions)
- 浮点计算合并(FP contractions)
- 访问浮点运算单元(FPU)
如下列出了使用/fp: (-fp-model) 时的全部可选参数:
precise 只允许数值安全的优化
source | double | extended 指定浮点表达式赋值时使用的精度
except 激活严格的浮点溢出模式
strict 激活访问FPU; 不允许浮点计算合并, 比如乘加(fused multiply-add, fma); 默认使用 ‘prcise’ 和 ‘except’
fast[=1] (缺省选项) 允许数值不安全的优化, 编译器自行决定表达式赋值的精度; 不允许访问FPU; 允许浮点计算合并
fast[=2] 允许一些额外的近似值计算
这个编译器开关取代了一系列在旧版本的Intel编译器中使用的选项, 例如/Op, /QIPF-fltacc, /flt-consistency (-mp, -IPF-fltacc, -flt-consistency).
其中, 当浮点运算结果需要满足符合ANSI / IEEE C++ 和 Fortran 语言标准时, 推荐使用如下的编译器选项组合:
/fp:precise /fp:source (Windows)
-fp-model precise -fp-model source (Linux, Mac OS X)
一个Fortran应用的例子
与不使用优化编译选项相比, 该应用程序优化编译后产生了不同的结果, 并且这种差异以一种特定的形式不断扩大. 产生问题的根源被定位在代码中如下形式的表达式:
A(I) + B + TOL
相对于TOL是一个非常小的正数, A(I) 和 B 的值比较大. 当编译器生成优化代码时, 愿意采用如下的赋值形式:
A(I) + (B + TOL)
这样的话, 常数表达式 (B+TOL) 进入循环 I 之前就可以只需要赋值一次. 可是原来代码的目的是为了保证表达式的结果为正, 当 A(I) 约等于 –B. 一旦 TOL 直接与 B 相加, 由于浮点精度限制, 它往往会被就会直接被取整, 因此也就无法发挥它使得表达式的结果保持正数的作用.
最简单的解决办法就是, 使用编译器开关 –fp-model precise 重新编译受影响的代码文件. 这样就能防止表达式重新组合, 而是按照代码书写时的次序进行赋值.
当然, 更直接的解决方案, 不会带来过多的性能下降, 就是改写原始的代码为:
(A(I) + B) + TOL
这样就可以清楚地表达出编程者的意图, 同时别忘了编译时使用选项 –assume protect_parents
另一个WRF的例子 (Weather Research and Forecasting model)
我们观察到同一个应用运行在不同数量的处理器下的MPI(Messenge Passing Interface)环境中, 结果会出现细微的不同. 这是因为随着不同数量的MPI进程, 原始问题的分解方式会发生变化, 进而导致循环边界和数据对齐也相应变化. 结果导致循环向量化代码中的循环次数, 以及前后的处理代码都发生了变化, 最终导致同样的数据, 却产生了略微不同的计算结果.
解决的方法就是编译时使用 –fp-model precise. 这样会让编译器生成前后一致的代码和数学库调用, 无论在循环体中和循环前后.
有时候(并不是一定), 这样做会阻止循环被向量优化, 特别是由于可能会改变计算的顺序导致结果发生结果不同, /fp:precise (-fp-model precise) 选项禁止归约(reduction)计算的向量化或者自动并行化. 注意, OpenMP中的并行归约操作无法因此被自动禁止, 程序员应当知道它们是数值不安全的操作, 必须自行处理.
可能的性能影响
/fp:precise /fp:source (-fp-model precise –fp-model source) 禁止使用某些特定的优化, 因此会在一定程度上降低应用程序的执行速度. 不同类型的应用受到的影响可能会非常不同.
从SPECCPU2000fp 测试集的试验数据来看, 对原有 -O3 选项的性能影响比较大, 大约为15%-20%, 主要是其中许多高级别的循环优化往往需要重新排列操作顺序. 而对 –O2 的影响很小, 基本在 1% 左右.
额外注意事项
编译选项 /fp:precise /fp:source (-fp-model precise –fp-model source) 也应当在调试模式 /Od (-O0) 时使用. Intel 编译器11.1以前的版本中, /Od (-O0) 会默认使用 /Op (-mp), 因此即使在 Intel 64 架构中也同样会生成 x87 指令, 除非使用 /fp:source (-fp-model source).
从11.0编译器版本开始, 使用/fp:precise (-fp-model precise)后, 循环中包含数学函数例如: log(), sin(), 也不会自动被向量化. 因为它可能会导致一个函数调用不同的数学函数库, 从而返回与标准数学函数库不同的, 略有差别的结果. 编译器选项开关 /Qfast-transcendentals (-fast-transcendentals) 能够恢复原来 10.1 版本中的缺省行为, 重新激活向量化优化.
结束语
Intel编译器选项能够让你控制并在浮点数值计算的准确性, 可复制性和性能目标中自行取舍.
使用 /fp:precise /fp:source (Windows) 或者 –fp-model precise –fp-model source (Linux, Mac OS X) 能够显著提高浮点运算结果的准确性和可复制性, 同时降低对运算性能的影响.
进一步阅读信息
1) Dr. Martyn J. Corden, David Kreitzer: “Consistency of Floating-Point Results using the Intel? Compiler or Why doesn’t my application always give the same answer?” http://software.intel.com/en-us/articles/consistency-of-floating-point-results-using-the-intel-compiler/
2) Microsoft Visual C++* Floating-Point Optimization: http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/aa289157(vs.71).aspx
3) The Intel? C++ and Fortran Compiler User and Reference Guides, “Floating Point Operations” section.
4) “Floating Point Calculations and the ANSI C, C++ and Fortran Standard” http://www.intel.com/cd/software/products/asmo-na/eng/330130.htm
or see the list at http://www.intel.com/cd/software/products/asmo-na/eng/330130.htm
使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果的更多相关文章
- Linux下用Intel编译器编译安装NetCDF-Fortan库(4.2以后版本)
本来这个问题真的没必要写的,可是真的困扰我太久%>_<%,决定还是记录一下. 首先,最权威清晰的安装文档还是官方的: Building the NetCDF-4.2 and later F ...
- x64内联汇编调用API(需intel编译器,vc不支持x64内联汇编)
#include "stdafx.h" #include <windows.h> STARTUPINFOW StartInfo = {0}; PROCESS_INFO ...
- kernel 对浮点的支持
http://blog.chinaunix.net/uid-22545494-id-316735.html 作者: Sam(甄峰) sam_code@hotmail.com 一:早期ARM上的浮点模 ...
- 【转】浮点格式IEEE754详解
原文网址:http://www.cnblogs.com/zjujunge/archive/2012/09/13/2682613.html Intel聘请了最好的数值分析家来为8087FPU设计浮点数格 ...
- C++ ABI之名字改变,编译器生成符号研究(以Qt为例)
在C++中,由于重载等技术的存在,编译器要将函数.结构体.类等等的信息传递给链接器,就不能像C语言那样简单地通过函数名来完成,它需要提供额外的参数信息,而还要和C语言共用链接器,这就需要用到名字改编( ...
- Intel MPI 配置与基本使用
安装 Document 系统配置/含NFS 编译环境 设置 加载 mpivars.[c]sh 脚本. 创建文本文件 mpd.hosts ,其中保存有集群的节点列表,每行一个名字 (只针对开发者) 确保 ...
- 为编译器的实现者提供一个精确的定义:ANSI C
编译器的实现 常用C++编译器推荐_w3cschool https://www.w3cschool.cn/cpp/cpp-zxm72ps8.html 常用C++编译器推荐 由 Alma 创建, 最后一 ...
- 【转载】HPL与HPCG测试(一)
来源:HPL与HPCG测试 (一) 一.HPL与HPCG 简介 1.HPL HPL 即 High Performance Linpack,它是针对现代并行计算集群的测试工具.用户不修改测试程序,通过调 ...
- Java核心技术卷阅读随笔--第3章【Java 的基本程序设计结构】
Java 的基本程序设计结构 现在, 假定已经成功地安装了 JDK,并且能够运行第 2 章中给出的示例程序.我们从现在开始将介绍 Java 应用程序设计.本章主要介绍程序设计的基本概念(如数据类型.分 ...
随机推荐
- HDU 5226 Tom and matrix(组合数学+Lucas定理)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5226 题意:给一个矩阵a,a[i][j] = C(i,j)(i>=j) or 0(i < ...
- android-JSON解析
构建JSON文本 方法1. // 假设现在要创建这样一个json文本 // { // "phone" : ["12345678", "87654321 ...
- 安装 Rational Rose 启动报错:无法启动此程序,因为计算机中丢失 suite objects.dll
安装完以后提示找不到 suite objects.dll: 经查找,该 dll 存在: 找不到的原因是,安装程序自动设置在 Path 中的环境变量有误: 把最后的 common 改成 Common: ...
- c++builder 重载WindowProc、WndProc 截获消息(比Delphi多一个Message Map方法)
c++builder 重载WindowProc.WndProc 截获消息 方法一WindowProc void __fastcall myWindowProc(Messages::TMessage ...
- 在VPS上安裝BT軟體Transmission
在VPS上安裝BT軟體Transmission 作者: 窮苦人家的小孩 | 2009-12-04 55 Comments VPS 還能怎玩?! 裝Proxy,裝VPN,這還不夠,我還用來掛種子 ...
- uva11536 Smallest Sub-Array
Thinking about it: 我的思路跟sliding window有点类似.假设已经确定了一个区间[l, r],序列中从 l 到 r 恰好包含了[1, K]的各个元素,则从 r 开始继续迭代 ...
- Hidden String(深搜)
Hidden String Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) ...
- JS实现日历控件选择后自动填充
最近在做人事档案的项目,在做项目的初期对B/S这块不是很熟悉,感觉信心不是很强,随着和师哥同组人员的交流后发现,调试程序越来越好了,现在信心是倍增,只要自己自己踏实的去研究.理解代码慢慢的效果就出来了 ...
- python 面试相关
python单例模式: Python真的需要单例模式吗?我指像其他编程语言中的单例模式. 答案是:不需要! 因为,Python有模块(module),最pythonic的单例典范.模块在在一个应用程 ...
- ServiceBase 类
https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/System.ServiceProcess.ServiceBase%28v=vs.80%29.aspx 为将作为服务应 ...