Fermi架构可以解决我的比较研究？(Fermi architecture possible sol

我的工作比较研究中，我必须做的一个算法的串行和并行版本的比较（NSGA-II算法精确这里下载链接 ）。 NSGA-II是一种启发式的优化方法，并因此依赖于生成初始随机群体。 如果使用的是CPU和GPU所产生的初始群体是不同的，那么我无法做出公正的加速研究。

我拥有它具有1.3的计算能力的NVIDIA特斯拉-C1060卡。 按照这个前面回答和本NVIDIA文件 ，我们不能指望一个sm_13装置总是产生一个IEEE-754标准浮法（单精度）值。 这在其他词的意思是，我目前的设备上，我不能进行相应的串口对应的CUDA程序的公正加速研究。

我的问题是：会切换到Fermi架构解决这个问题？

Answer 1:

浮点运算将产生不同的架构不同的结果，不管他们是否支持IEEE754与否，因为浮点不关联。 即使是在x86编译器开关通常会给出不同的结果。 此白皮书提供了一些优秀的解释。

说了这么多，你真正的问题是，你必须依赖于数据的算法，其中的操作依赖于您生成随机数。 所以，如果你产生了CPU和GPU那么这两个运行将遵循同样的路径上相同的数字。 考虑使用cuRAND ，可在CPU和GPU上都产生了相同的数字。

文章来源: Fermi architecture possible solution to my comparative study?