我正在尝试用PTX实现自然对数。 PTX本身只提供lg2.approx.f32
,它实现了对数2的对数。因此,应用简单的数学,只需将对数乘以基数2,并将对数乘以欧拉数e的基数2即可得到自然对数:
log_e(a) = log_2(a) / lg_2(e)
第一个近似值1/lg_2(e)
是0.693147
。所以,我只想乘以这个数字。
我有nvcc
编译log
函数(来自CUDA C)到PTX(请查看下面的输出)。我可以看到最后乘以数值常数。但是还有很多事情要发生。这很重要吗?有人可以解释为什么会有这么多开销吗?
.entry _Z6kernelPfS_ (
.param .u64 __cudaparm__Z6kernelPfS__out,
.param .u64 __cudaparm__Z6kernelPfS__in)
{
.reg .u32 %r<13>;
.reg .u64 %rd<4>;
.reg .f32 %f<48>;
.reg .pred %p<4>;
.loc 14 3 0
$LDWbegin__Z6kernelPfS_:
.loc 14 5 0
ld.param.u64 %rd1, [__cudaparm__Z6kernelPfS__in];
ld.global.f32 %f1, [%rd1+0];
.loc 16 9365 0
mov.f32 %f2, 0f00000000; // 0
set.gt.u32.f32 %r1, %f1, %f2;
neg.s32 %r2, %r1;
mov.f32 %f3, 0f7f800000; // ((1.0F)/(0.0F))
set.lt.u32.f32 %r3, %f1, %f3;
neg.s32 %r4, %r3;
and.b32 %r5, %r2, %r4;
mov.u32 %r6, 0;
setp.eq.s32 %p1, %r5, %r6;
@%p1 bra $Lt_0_2306;
.loc 16 8512 0
mov.b32 %r7, %f1;
and.b32 %r8, %r7, -2139095041;
or.b32 %r9, %r8, 1065353216;
mov.b32 %f4, %r9;
mov.f32 %f5, %f4;
.loc 16 8513 0
shr.u32 %r10, %r7, 23;
sub.u32 %r11, %r10, 127;
mov.f32 %f6, 0f3fb504f3; // 1.41421
setp.gt.f32 %p2, %f4, %f6;
@!%p2 bra $Lt_0_2562;
.loc 16 8515 0
mov.f32 %f7, 0f3f000000; // 0.5
mul.f32 %f5, %f4, %f7;
.loc 16 8516 0
add.s32 %r11, %r11, 1;
$Lt_0_2562:
.loc 16 8429 0
mov.f32 %f8, 0fbf800000; // -1
add.f32 %f9, %f5, %f8;
mov.f32 %f10, 0f3f800000; // 1
add.f32 %f11, %f5, %f10;
neg.f32 %f12, %f9;
div.approx.f32 %f13, %f9, %f11;
mul.rn.f32 %f14, %f12, %f13;
add.rn.f32 %f15, %f9, %f14;
mul.f32 %f16, %f15, %f15;
mov.f32 %f17, 0f3b2063c3; // 0.00244735
mov.f32 %f18, %f17;
mov.f32 %f19, %f16;
mov.f32 %f20, 0f3c4c4be0; // 0.0124693
mov.f32 %f21, %f20;
mad.f32 %f22, %f18, %f19, %f21;
mov.f32 %f23, %f22;
mov.f32 %f24, %f23;
mov.f32 %f25, %f16;
mov.f32 %f26, 0f3daaab50; // 0.0833346
mov.f32 %f27, %f26;
mad.f32 %f28, %f24, %f25, %f27;
mov.f32 %f29, %f28;
mul.f32 %f30, %f16, %f29;
mov.f32 %f31, %f30;
mov.f32 %f32, %f15;
mov.f32 %f33, %f14;
mad.f32 %f34, %f31, %f32, %f33;
mov.f32 %f35, %f34;
cvt.rn.f32.s32 %f36, %r11;
mov.f32 %f37, %f36;
mov.f32 %f38, 0f3f317218; // 0.693147
mov.f32 %f39, %f38;
add.f32 %f40, %f9, %f35;
mov.f32 %f41, %f40;
mad.f32 %f42, %f37, %f39, %f41;
mov.f32 %f43, %f42;
.loc 16 8523 0
mov.f32 %f44, %f43;
bra.uni $Lt_0_2050;
$Lt_0_2306:
.loc 16 8526 0
lg2.approx.f32 %f45, %f1;
mov.f32 %f46, 0f3f317218; // 0.693147
mul.f32 %f44, %f45, %f46;
$Lt_0_2050:
.loc 14 5 0
ld.param.u64 %rd2, [__cudaparm__Z6kernelPfS__out];
st.global.f32 [%rd2+0], %f44;
.loc 14 6 0
exit;
$LDWend__Z6kernelPfS_:
} // _Z6kernelPfS_
*编辑*
要完成。这里是我编译成上面PTX的CUDA C内核:
__global__ void kernel(float *out, float *in)
{
*out = log( *in );
}
答案 0 :(得分:6)
该函数似乎通过将指数部分设置为1(有效地缩放到范围1<x<2
)然后计算三次多项式近似来计算浮点数的log2。 编辑:似乎是理性的Pade approximation,因为log(1 + x)的泰勒序列收敛得很厉害。从而计算出倒数。
可能只有少数指令可以削减。 (代码乘以0.5而不是从指数和这些微不足道的东西中减去。例如测试参数x&lt; = 0。)