当前可用的GPU是否支持双精度浮点运算?


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我已经在包含24个Intel Xeon CPU的节点组成的Ubuntu Linux集群上运行了分子动力学(MD)代码GROMACS。我的兴趣点对浮点算术精度有些敏感,因此我不得不以双精度而不是单精度运行GROMACS-尽管双精度的计算成本较高。因此,在群集上,我以双精度方式编译了GROMACS。

我正在考虑购买一些GPU,因为可能会有相对于CPU的加速(“ GPU加速”)。但是,我需要一个可以执行双精度算术的GPU。您知道这样的硬件是否可以在市场上买到吗?一个在GROMACS邮件列表上最近的文章表明,双精度的GPU市场上不能获得:

硬件尚不支持[双精度算术],但AFAIK。

这个Wikipedia页面似乎暗示双精度GPU并不常见,因为它们可能效率不高:

Nvidia GPU上的浮点实现大部分符合IEEE标准。但是,并非所有供应商都这样。这对正确性有影响,对于某些科学应用而言,正确性被认为很重要。虽然在CPU上通常可以使用64位浮点值(双精度浮点数),但GPU并不普遍支持这些值。有些GPU架构牺牲了IEEE遵从性,而另一些则完全缺乏双精度。已经进行了一些努力来在GPU上模拟双精度浮点值。但是,速度折衷首先抵消了将计算量卸载到GPU上的任何好处。

NVIDIA的Tesla页,在图表中引用“峰值双精度浮点性能”,似乎表明,双精度计算可以,其实,做他们的GPU(虽然在更高的计算成本)。

那么,我应该相信什么?您对此问题有经验吗?


签出gtx titan,它基于gk110,并具有双重精度支持..虽然它有点

Wikipedia并不总是具有有关快速变化的主题的最新信息……
Jeff

Answers:


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双精度在较新的GPU上相当普遍。例如,我拥有一个NVIDIA GTX560 Ti(在计算方面相当低端),以双精度运行ViennaCL没问题。从这里(第4节)看来,所有GTX4xx以上的NVIDIA卡都原生支持双精度。

我猜想GROMACS信息已经过时了。


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落伍。特别是NVIDIA处理器,多年来一直具有双精度支持。坦白说,它比单精度功能要慢得多,但是它在特斯拉品牌的第一个GPU中就存在(并且不仅是模拟的),而且可能在此之前。最近的化身大大减小了信号和双精度支持之间的差距。
迈克尔·格兰特

是的,我链接的论文提到了在需要仿真时性能大约相差8倍的数字,但是现在针对芯片进行了设计,它接近2倍。我想说这很可能是由于从VRAM到处理器的存储卡延迟,但这只是我的猜测。
Godric Seer 2013年

实际上,主要原因是早期的GPU并没有在双精度计算上投入太多的芯片空间。根据此页面,GK110系列的每个“ SMX块”(无论是什么意思)的双精度单位是GK104系列的8倍。
迈克尔·格兰特

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嗯,是的,我实际上指的是当前GPU在内存带宽方面的2倍差异。
Godric Seer

知道了 我不是故意要去这个兔子洞的。您的回答很好,这就是为什么我评论并投票给您,而不是添加我自己的回答;-)
Michael Grant

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每个具有SM 1.3(Tesla / GTX2xx)或更高版本的GPU都具有硬件双精度支持。从Fermi架构开始,Quadro和Tesla变体比消费者Ge Force机型具有更好的双精度支持。

奇怪的是,Ge Force Kepler / GTX6xx双精度支持不如GeForce Fermi / GTX5xx支持以改善Kepler K20 / K20x的Tesla差异性。奇怪的是,Tesla K10拥有Ge Force级的双精度支持。最近,Ge Force GTX Titan的推出使这一问题彻底混乱了,它具有完全的双精度支持和许多CUDA功能,这些功能仅在特斯拉模型中才存在。GTX Titan售价约1000美元-讨价还价的IMO。



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根据讨论,特斯拉和泰坦GPU最适合(双倍于Nvidia GPU)双精度。

例如,查看Wikipedia上的Nvidia GPU列表此处是AMD GPU的类似表),并比较单精度和双精度处理能力(就GFLOP而言),您会发现双精度性能远小于单精度的一半。其他大多数GPU的性能。例如,对于GTX 900系列,文章提到双精度性能是单精度性能的1/32,而此维基百科文章说,对于GTX 700系列,双精度性能是单精度性能的1/24。性能(Titan除外,它可以高达单精度性能的1/3)。

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