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来自 Nvidia 发行说明：

 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.

我有两个内核 - 一个是纯粹的计算绑定，有很多乘法，而另一个是内存绑定。当我这样做时，我注意到我的计算密集型内核的性能持续提高（大约 5%）-fmad=false......当我为我的内存绑定内核关闭它时，性能下降的百分比大致相同。因此，FMA 对我的内存绑定内核工作得更好，但是我的计算绑定内核可以通过关闭它来压缩一点性能。可能是什么原因？我的设备是 M2090，我使用的是 CUDA 4.2。

完整的编译选项：（ -arch,sm_20,-ftz=true,-prec-div=false,-prec-sqrt=false,-use_fast_math,-fmad=false或者我只是删除fmad=false，因为这是默认设置。

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使用 FMA 可能会稍微增加寄存器压力，因为三个源操作数必须同时可用。因此打开/关闭 FMA 生成会导致指令调度和寄存器分配的微小差异，进而导致性能差异很小。对于具有许多乘加习语的计算密集型内核，-fmad=true 应该会产生显着的性能差异，但是正如您所说，您的内核由乘法控制，因此从使用 FMA 中受益甚少，任何收益都可能是寄存器压力/指令调度方面的偏移

于 2012-08-31T16:41:47.623 回答