Ядро продукта Opencl Dot дает сбой при работе с конкретными данными ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть ядро ​​opencl, которое выполняет скалярное произведение. Когда я запускаю его на случайном массиве numpy, созданном rng.random, он дает процентную ошибку по сравнению с numpy, равную -0,011454765, но когда я запускаю его на (rng.random*10)-5)/1000, ошибка равна -72,45019. Что может быть причиной этого? Я думал, что исходная ошибка была вызвана различиями в округлении. Кажется, разница заключается в том, что значения равномерно распределены вокруг нуля. Возможно ли, что, будучи распределенным вокруг нуля, он вызывает выход ошибки с плавающей запятой? Или это что-то другое?

Код: Выделить всё

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

import pyopencl as cl

ctx = cl.create_some_context()
queue = cl.CommandQueue(ctx)

mf = cl.mem_flags

a_x=4096
a_y=1
b_x=256
b_y=4096

knl_code = """
float get_from_2d_index(__global const float *a, int x, int y, int dim_x)
{
return a[(x*dim_x)+y];
}

int get_2d_index(int x, int y, int dim_x)
{
return (x*dim_x)+y;
}

__kernel void dot_knl_soft(__global const float *a, __global const float *b, __global float *o, uint2 a_dims, uint2 b_dims)
{
int2 gid = (int2)(get_global_id(0), get_global_id(1));
float rtn = 0;
for (int i = 0; i < a_dims.x; i++)
{
rtn += get_from_2d_index(a, gid.y, i, a_dims.x)*get_from_2d_index(b, i, gid.x, b_dims.x);
}
o[get_2d_index(gid.y, gid.x, a_dims.x)]=rtn;
}
"""

prg = cl.Program(ctx, knl_code).build()

rng = np.random.default_rng(12345)

a_np = rng.random((a_y,a_x), dtype=np.float32)
b_np = rng.random((b_y,b_x), dtype=np.float32)
b_np2 = ((rng.random((b_y,b_x), dtype=np.float32)*10)-5)/1000
o_np = np.empty((b_x, a_y), dtype=np.float32)
o_np2 = np.empty((b_x, a_y), dtype=np.float32)

a_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_WRITE | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=a_np)
b_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_WRITE | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=b_np)
b_g2 = cl.Buffer(ctx, mf.READ_WRITE | mf.COPY_HOST_PTR, hostbuf=b_np2)
o_g = cl.Buffer(ctx, mf.READ_WRITE, o_np.nbytes)

va = np.array((a_x, a_y), dtype=cl.cltypes.uint2)
vb = np.array((b_x, b_y), dtype=cl.cltypes.uint2)

prg.dot_knl_soft(queue, (b_x, a_y), None, a_g, b_g, o_g, va, vb)
cl.enqueue_copy(queue, o_np, o_g)

prg.dot_knl_soft(queue, (b_x, a_y), None, a_g, b_g2, o_g, va, vb)
cl.enqueue_copy(queue, o_np2, o_g)

answer_np = np.dot(a_np, b_np)
error = o_np-answer_np
print(f"Average error percentage:")
print(np.mean((error/answer_np)*100))
answer_np = np.dot(a_np, b_np2)
error_np = o_np2-answer_np
print(f"Average error percentage:")
print(np.mean((error_np/answer_np)*100))

Будем благодарны за любую помощь.
Изменить: в коде, который я загрузил сначала, был ошибочный расчет ошибок. Я обновил его, чтобы исправить это.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... cific-data