CUDA编程：双精度浮点运算与功能详解

本篇文档主要介绍了CUDA编程指南4.0中文版中关于双精度浮点函数的相关部分。CUDA是一种通用并行计算架构，针对具有本地双精度支持的设备，文档详细讲解了如何在编程时处理双精度浮点运算。首先，当编译时不支持双精度的设备（如计算能力为1.2或更低的设备），double类型会降级为float，并且双精度数学函数会被映射为单精度版本。对于精度控制，文档推荐使用rint()函数代替round()进行浮点数的舍入到整数，因为rint()只需要一条指令，而round()则需要8个指令，这有助于优化性能。 表格C-2列出了CUDA库中的数学标准函数及其最大ulp误差，ulp（单位最小变化量）用来衡量浮点数运算的精度。这些函数包括基本的加减乘除、开方、对数等，以及一些特殊函数如立方根、倒数平方根等。结果显示，大部分函数的ulp误差为0，表明它们能够实现近似精确的结果，但也有一些函数如rsqrt和cbrt在整个范围内可能有1ulp的误差。 此外，文档还提到了CUDA编程接口的细节，如使用nvcc编译器、运行时环境的初始化、设备存储器管理（包括共享存储器、主机存储器的分页锁定和跨设备内存访问）、异步执行的调度（包括主机与设备间的异步操作、数据传输与内核执行的并发性、流和事件的使用）以及错误检测机制。文档强调了文档结构和CUDA编程模型，包括内核、线程层次、存储器层次，以及对多设备系统的支持和图形学的互操作性，如OpenGL的集成。 这份文档为CUDA开发者提供了一套完整的双精度浮点函数指南，以及在CUDA编程环境下的高效内存管理和并行计算策略，适合深入理解CUDA编程特性和优化性能的读者参考。