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我看到 nvprof 可以分析内核中的 flop 数量（使用如下参数）。此外，当我浏览文档时（这里http://docs.nvidia.com/cuda ...它说 flop_count_sp 是“非谓词线程执行的单精度浮点运算数（加、乘、乘-累加和特殊）。每个乘法累加操作对计数贡献 2。

但是，当我运行时，flop_count_sp（应该是flop_count_sp_add+ flop_count_sp_mul+ flop_count_sp_special+ 2 * flop_count_sp_fma）的结果我发现它的总和中不包括flop_count_sp_special.

你能建议我应该使用什么吗？我应该将此值添加到总和中flop_count_sp还是应该考虑公式不包含 的值flop_count_sp_special？

另外你能告诉我这些特殊操作是什么吗？

我正在使用以下命令行：

nvprof --metrics flops_sp --metrics flops_sp_add --metrics flops_sp_mul --metrics flops_sp_fma --metrics flops_sp_special myKernel args

我的 CUDA 内核的名称在哪里myKernel，它有一些由 args 给出的输入参数。

例如，我的 nvprof 输出的一部分如下所示：

 ==20549== Profiling result:
 ==20549== Metric result:
 Invocations                               Metric Name                        Metric Description         Min         Max         Avg
 Device "Tesla K40c (0)"
    Kernel: mykernel(float*, int, int, float*, int, float*, int*)
           2                             flop_count_sp  Floating Point Operations(Single Precisi       70888       70888       70888
           2                         flop_count_sp_add  Floating Point Operations(Single Precisi       14465       14465       14465
           2                         flop_count_sp_mul  Floating Point Operation(Single Precisio       14465       14465       14465
           2                         flop_count_sp_fma  Floating Point Operations(Single Precisi       20979       20979       20979
           2                     flop_count_sp_special  Floating Point Operations(Single Precisi       87637       87637       87637
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“特殊”操作列在编程指南的算术吞吐量表中，它们是：reciprocal、recip sqrt、log、exp、sin、cos。请注意，这些版本不如默认版本精确（但速度更快），您必须使用内部或编译器标志 ( -use_fast_math) 选择加入。

尽管文档说了什么，但似乎特殊操作并未包含在 flop_count_sp 总数中。这是当前版本（8.0）中的一个错误，我已经提交了一个错误，所以它应该在未来的版本中修复（所以这一段在某个时候会过时）。

于 2017-06-06T20:41:24.237 回答