CUDA 快速数学

CUDA 内置目标弃用通知

Numba 内置的 CUDA 目标已弃用，后续开发已移至 NVIDIA numba-cuda 包。请参阅 内置 CUDA 目标弃用和维护状态。

如 快速数学 中所述，对于某些使用浮点数的应用程序，不要求严格符合 IEEE-754 标准。对于这部分应用程序，可能会实现性能加速。

CUDA 目标实现了 快速数学 行为，但有两点不同。

• 首先，传递给 @jit 装饰器 的 fastmath 参数仅限于值 True 和 False。当为 True 时，将启用以下优化：

  • 将非规范数刷新为零。

  • 使用平方根函数的快速近似。

  • 使用除法运算的快速近似。

  • 将乘法和加法运算合并为单一的融合乘加运算。

  有关这些优化的更多详细信息，请参阅 nvvmCompileProgram 的文档。

• 其次，对 float32 操作数调用的部分数学模块函数将使用来自 libdevice 库的快速近似实现。

  • math.cos(): 使用 __nv_fast_cosf 实现。

  • math.sin(): 使用 __nv_fast_sinf 实现。

  • math.tan(): 使用 __nv_fast_tanf 实现。

  • math.exp(): 使用 __nv_fast_expf 实现。

  • math.log2(): 使用 __nv_fast_log2f 实现。

  • math.log10(): 使用 __nv_fast_log10f 实现。

  • math.log(): 使用 __nv_fast_logf 实现。

  • math.pow(): 使用 __nv_fast_powf 实现。