taichi中同样的代码，为什么gpu会有累积误差

综合讨论区
#1

我在用mpm计算一种弹塑性材料的初始地应力平衡，预先给定了颗粒内部的初始应力与外力场，然而用cpu计算时能立刻平衡，但是用gpu计算时，经过一定的计算时间，网格上的数值会累积出一定的误差，使得颗粒内部的应力计算错误。在这个算例中用的都是双精度。

cpu计算结果（地应力已平衡）：

1
1732×519 14 KB

gpu计算结果（应力错误）：

2
2732×519 88.8 KB

由于代码比较长，无法提供一个比较小的复现版本，请问一般有什么方法来解决类似的问题呢？

#2

MPM 中包含了方程求解的步骤的话，可能把方程求解的部分隔离开来比较一下结果，我看这图是求解有点发散的感觉。。？

#3

看起来有可能是并行写的有点问题？cpu并行度不高可能不明显

#4

好的谢谢包老师!

#5

确实是并行的问题, 谢谢!

1 个赞
#6

请问这种误差是正常的嘛

import taichi as ti
ti.init(arch=ti.gpu, default_fp=ti.f64)

a = ti.Vector([24.2, 24.2, 24.2])
b = ti.Vector([0.1, 0.1, 0.1])

print(a/b)   
# output ====> [241.999997, 241.999997, 241.999997]

print(a*(1/b))   
# output ====> [242, 242, 242]

感觉误差太大了

#7

hello，我们测试的结果没有出现这个问题。你可以试试使用最近的 taichi 版本么？如果仍然出现这个问题的话，可以贴上你的机器和环境信息？

#8

请问具体是什么并行问题呢？

#9

这是浮点数计算的问题，你用python自带的浮点数计算也是一样的结果。