Nemusia to byť branch predictors. Stačia akékoľvek predictor-y.

Tak co mají lidi dělat profesionální práci na neprofesionální kartě bez ECC, dost velká pravděpodobnost že za rozdíly mohou chyby v paměti.

Tak nez jsme potrebovali resit uncompressed ukladani RAW v 4K60 (pres 700MB/s - per snimac) byl mym favoritem DM385 s 1080p60 - v te dobe veskera konkurence mela jen 1080p30 enkoder. Z TI me zbylo jen me par DM6467 a DM8168... ale jsou ponekud vintage, ve smyslu toho co umi soucasne obvody konkurence, jinak ale asi stejny opruz s dokumentaci a sw podporou - kdyz to chce clovek vyuzit naplno (rozumej tomu, co slibuje dokumentace). Uzavrene drivery pro enkoder a bloby pro DSP.. nechystate neco noveho?

Uvidíme jak dlouho. Se teď dívám, že na aukru už se začínají objevovat použité grafiky. Jen houšť a větší kapky.

Kde máte ten "rozptyl 10%"? V článku na The Register o tom není ani slovo. Hovoří se tam pouze o "numerical errors", což může podle interpretace být cokoli od binárně odlišného výsledku (což je i chyba na posledním místě mantisy) až po úplný numerický nesmysl.

Pche, 10% zaokrouhlovací chybu ti tady vysypu ani nemrknu:

#!/usr/bin/perl
$x = 1000000;
$y = 0.0001;
$z = (((($x * $x) + $y) / $x) - $x) * $x;
printf ("%f\n", $z);

Tím se nechci nijak zastávat nVidie nebo Titana, ale ten výpočet bude velmi masivně paralelní a v plovoucí čárce, tady už samotný blbý průměr závisí na pořadí vstupů. Samozřejmě může být nějaká chyba i v té nVidii, ale podle mého může u numerických výpočtů hledat při nestabilitě problém nejdřív hardwaru (a ne v algoritmu) pouze a jedině Chuck Norris.

Pouze pro základní aritmetické operace a druhou odmocninu, pokud mě neklame paměť. Transcendentní funkce jsou implementované všude jinak, protože ani není jasné, zda vůbec existuje jednoznačná korektní implementace s omezenou dobou běhu, takže IEEE-754 ani nemůže specifikovat, jak je zaokrouhlovat, protože to nikdo netuší. Zkombinujte to s neasociativitou a jinými podobnými vlastnostmi FP operací a různými přístupy k implementaci kompilátorů a dospějete k závěru, že při složitějších výpočtech je problém se na takové věci jako binárně identické numerické výsledky spoléhat. Krom toho je tu ještě ta zpravidla výrazně horší kvalita samotných vstupních dat.

Jak jste dospěl k závěru, že to nemá nic společného se zaokrouhlováním? Je naopak vysoce pravděpodobné, že zaokrouhlování mezivýsledků binárních operací je právě jednou z příčin této variace, např. při redukci výsledků v nedeterministickém pořadí.

Ještě jsem zapomněl dodat, že i u fyzikálních simulací bez konkrétních vstupních dat mohou chyby měření přesto pořád hrát roli, protože i spoustu přírodních konstant známe jen s omezenou přesností.

kedze Titan V pouziva HBM2, predpokladam ze tie 3 pismenka tam su pouzite tiez

Mě to vyjádření vychází jinak. "Pro takové věci si kup Teslu s ECC a ne TitanV. Pokud máš problém s TitanV, není to náš problém"

pokial spravne citam deje sa to iba na titan V(nie na inych kartach od NV) a iba na 2och zo 4och titan V na ktorych testoval.

https://www.theregister.co.uk/2018/03/21/nvidia_titan_v_reproducibility/
One engineer told The Register that when he tried to run identical simulations of an interaction between a protein and enzyme on Nvidia’s Titan V cards, the results varied. After repeated tests on four of the top-of-the-line GPUs, he found two gave numerical errors about 10 per cent of the time. These tests should produce the same output values each time again and again. On previous generations of Nvidia hardware, that generally was the case. On the Titan V, not so, we're told.