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「最強GPU」のTitanV、2+2=4.1などと計算してしまうと判明 科学計算で毎回違う値が出力される


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2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia's Titan V GPUs spit out 'wrong answers' in scientific simulations
NvidiaのTitan V GPUは、科学的シミュレーションで「間違った答え」を吐き出しています(2 + 2 = 4、er、4.1、no、4.3 ...)
The Titan V is the Silicon Valley giant's most powerful GPU board available to date, and is built on Nv's Volta technology. Gamers and casual users will not notice any errors or issues, however folks running intensive scientific software may encounter occasional glitches.
Titan Vは現在までに入手可能なシリコンバレーの巨人の最も強力なGPUボードであり、NvのVoltaテクノロジーに基づいて構築されています。ゲーマーとカジュアルなユーザーは、集中的な科学的なソフトウェアを実行している人々が時折グリッチが発生する可能性がありますが、何らかのエラーや問題に気付くことはありません。
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.
あるエンジニアはThe Registerに、NvidiaのTitan Vカードでタンパク質と酵素の相互作用をシミュレーションしたところ、その結果が変わったと語った。最上位の4つのGPUで繰り返しテストを行ったところ、2つは時間の約10%の数値誤差を与えていました。これらのテストは毎回同じ出力値を生成する必要があります。以前の世代のNvidiaハードウェアでは、これは一般的なケースでした。タイタン5では、そうではありません。
An industry veteran, who alerted us to the issue, reckoned this is due to a memory issue. Chip companies normally push their high-end silicon to the limit to maximize performance. Nvidia may be overclocking or red-lining its Titan V in some way, causing read errors from memory. These mistakes are carried forward in calculations, resulting in numerical errors. Another cause could be a design blunder.
この問題を私たちに警告した業界のベテランは、これは記憶上の問題のためだと考えた。チップ企業は通常、ハイエンドシリコンを限界まで押し上げてパフォーマンスを最大化します。 NvidiaはTitan Vを何らかの方法でオーバークロックまたは赤い線で覆い、メモリからの読み取りエラーを引き起こす可能性があります。これらの間違いは計算で繰り越され、数値エラーが発生します。もう一つの原因はデザインの失敗かもしれない。
続きはソースで
https://www.theregister.co.uk/2018/03/21/nvidia_titan_v_reproducibility/
転載元スレッド:http://hayabusa3.2ch.sc/test/read.cgi/news/1521943100/
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2 :
2
3 :
始まったか…
4 :
2+2=4の時代は終わったのか
5 :
人間らしくなったな
6 :
2+2=5
7 :
nVidiaの最新GPUが2+2を4.1とか4.2と言うなら
それが正解なんだろう
32 :
>>7
あの会社にそこまでの権威はないだろ
47 :
>>32
株価すごいで
Riva128の頃はVoodoo買えない貧乏人向けのグラボの会社やったのにな
74 :
>>47
wildcatとかs3とかどこ消えてしもたん
8 :
nVidia「ファジー機能です。」
9 :
最強は1080tiじゃないの
10 :
毎回同じじゃゲームとして面白くないしな
11 :
2は粒子の性質と波の性質を両方持っているからな
13 :
間違った答えを出して相手の出方を見る
14 :
間違ってなくね?
20 :
最初のペンティアムもなんかあったっけ
27 :
>>20
天下のインテル様は誤差で押し通した。
44 :
>>27
押し通そうとしましたがねぇ。
fdiv
21 :
こういう小数点がふわふわしている状態を、浮動小数点という
37 :
>>21
勉強になります
23 :
マイナー対策だなんて言えないわな
24 :
概算で出しているからい
25 :
ノイズでもなさそうな間違い方だな
33 :
エンコの場合
GPU使うと汚いのはなんでだ?
CPUのみでやると遅いけど綺麗
54 :
>>33
一言で言えば複雑な計算出来ないから
単純計算得意でも複雑な計算出来ないGPUには画質アップに繋がる複雑なオプション使えないから画質汚くなる
34 :
コンピュータが間違うはずないから
2+2=4とかドヤ顔で言ってるの人間のほうがきっとおかしいんだわ
50 :
>>34
でもそのコンピューターはおかしい人間によって作られたんだからやっぱ間違ってるわ
36 :
そもそもGPUで精密な計算やらせるのが間違いじゃね
グラフィック処理を高に行うために色々手抜きしてるんでしょ?
38 :
数学者が統計学者に鞍替え
そのうち会計士化するだろうな
39 :
むしろ画期的
ファジーな演算はそこらのチップでは不可能。革新的な超計算力
40 :
43 :
>>40
時は来た!
49 :
>>40
これが無かったら全く話題にならなかった
今回のNさんもこれか!
42 :
これ酷い欠陥だな
48 :
小数点以下切り捨てればいい。
59 :
GPUはそもそも高精度演算する目的で作ってない
むしろ低精度に特化してるからいんだが
60 :
2を作るまでの行程を考えたらそう不思議でもない
double型ではよくあること
61 :
ディープラーニングなら誤認識扱いでバグがバレないよね
64 :
>>61
AIと喜んでいてもバカしかできあがってこないんだが(´・ω・`)
70 :
>>64
擬人化でポンコツ属性を強調すれば日本でなら売れるかもしれない。
72 :
>>61
むしろ少しランダム要素が入るから精度向上したりして
62 :
グラフィック利用では気が付かないエラーらしいから、科学技術計算にはTeslaを使えっていうNvidiaの仕込みバグだろ
66 :
もともと小数点以下が計算できないのは仕様でしょう
整数演算できればいいだよ
69 :
結果より過程が大事
73 :

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