我们的软件之一是使用 Eigen （3.2.5）来执行一些基质/矢量相关的计算。该软件在这方面进行了仔细开发，首先禁用所有选项和优化（包括使用-DEIGEN_DONT_VECTORIZE），并设置准确性测试。
由于我们现在对更快的数值吞吐量感兴趣，我们已经开始在Eigen中启用矢量化。但是，我们注意到我们的一个测试现在提供了稍微不同的输出：与参考实现的差异大约为1e-4，而之前为1e-5。
我们将在这个测试中放松一点精度（因为我们并不真正知道参考数据的准确性，我们还有另一个合成数据的测试用例，我们有一个确切的解决方案，但仍然但是出于好奇：这种变化可能是什么原因？
如果它是相关的，这个计算涉及欧几里德规范。
答案 0 :(得分：3)
这是必须的，因为当您启用矢量化时，浮点运算不会以完全相同的顺序执行。这通常发生在涉及减少的表达式中，例如求和，范数，矩阵乘积等。例如，让我们考虑以下简单的总和：
float s = 0;
for(int i=0;i<n;i++)
s += v[i];
矢量化版本可能看起来像（伪代码）：
Packet ps = {0,0,0,0};
for(int i=0;i<n;i+=4)
ps += load_packet(&v[i]);
float s = ps[0]+ps[1]+ps[2]+ps[3];
由于舍入错误，每个版本将返回不同的值。在Eigen中，这方面更加棘手，因为缩减是以最大化指令流水线的方式实现的。