हाल के GPU पर मैट्रिक्स गुणक IEEE 754 के अनुरूप नहीं हैं, जिनमें विक्रेताओं और आर्किटेक्चर के बीच संचायक चौड़ाई, राउंडिंग, सामान्यीकरण, उपसामान्य और विशेष इनपुट में अंतर है। यह सॉफ़्टवेयर के माध्यम से उपकरणों के बीच पुनरुत्पादनशीलता को रोकता है।

कार्यान्वयन विवरण अप्रलेखित हैं, जिससे विसंगतियों की व्याख्या जटिल हो जाती है। शोधकर्ता तीन AMD GPU आर्किटेक्चर में संख्यात्मक व्यवहार की विशेषता बताते हैं: CDNA 1, CDNA 2, और CDNA 3, MI100, MI210/250, और MI300A/300X GPU का उपयोग करके।

परीक्षण वेक्टर सभी समर्थित इनपुट प्रारूपों के लिए संख्यात्मक विशेषताओं को लक्षित करते हैं, व्युत्पत्तियाँ प्रदान की गई हैं। प्रत्येक आर्किटेक्चर के लिए MATLAB-आधारित सॉफ़्टवेयर मॉडल विकसित किए गए हैं और 10 मिलियन यादृच्छिक परीक्षण सेटों का उपयोग करके हार्डवेयर के विरुद्ध बिट-स्तरीय पुनरुत्पादनशीलता के लिए मान्य किए गए हैं। पहले विकसित एक पुनरावृत्त परिष्करण तकनीक मॉडल की सटीकता सुनिश्चित करती है।

प्रमाण के रूप में, मॉडलों का उपयोग दो संख्यात्मक अनुप्रयोगों में किया जाता है, जो AMD मैट्रिक्स कोर और NVIDIA टेंसर कोर के बीच अनुप्रयोग-स्तरीय सटीकता अंतर को मापते हैं।

मुख्य संस्थाएँ: कंपनियाँ: AMD, NVIDIA | व्यक्ति: Faizan Ahmad Khattak

सामान्य प्रश्न: छोटे मैट्रिक्स गुणक परिणाम AMD GPU पर पुनरुत्पादित क्यों नहीं किए जा सकते?

हाल के GPU पर मैट्रिक्स गुणक IEEE 754 के अनुरूप नहीं हैं, और संचायक चौड़ाई, राउंडिंग और उपसामान्य हैंडलिंग जैसी विशेषताएँ विक्रेताओं और आर्किटेक्चर के बीच भिन्न होती हैं, जिससे सॉफ़्टवेयर-नियंत्रित पुनरुत्पादनशीलता असंभव हो जाती है।