Из примечаний к выпуску Nvidia:
The nvcc compiler switch, --fmad (short name: -fmad), to control the contraction of
floating-point multiplies and add/subtracts into floating-point multiply-add
operations (FMAD, FFMA, or DFMA) has been added:
--fmad=true and --fmad=false enables and disables the contraction respectively.
This switch is supported only when the --gpu-architecture option is set with
compute_20, sm_20, or higher. For other architecture classes, the contraction is
always enabled.
The --use_fast_math option implies --fmad=true, and enables the contraction.
У меня есть два ядра: одно связано исключительно с вычислениями с большим количеством умножений, а другое связано с памятью. Я замечаю постоянное улучшение производительности (около 5%) для моего ядра с интенсивными вычислениями, когда я выполняю -fmad=false... и примерно такое же процентное снижение производительности, когда я отключаю его для своего ядра с привязкой к памяти. Таким образом, FMA работает лучше для моего ядра, привязанного к памяти, но мое ядро, привязанное к вычислениям, может немного снизить производительность, отключив его. Что может быть причиной? Мое устройство M2090, и я использую CUDA 4.2.
Полные параметры компиляции: -arch,sm_20,-ftz=true,-prec-div=false,-prec-sqrt=false,-use_fast_math,-fmad=false (или я просто удаляю fmad=false, потому что это все равно по умолчанию.
