concurrency::fast_math::tanh()返回parallel_for_each的NaN (C++ AMP)

Question

我用c++放大器计算了它的值。环境: VS2015、Win8。

运行parallel_for_each函数时，值为NaN。原因是concurrency::fast_math::tanh函数。

当通过concurrency::fast_math::tanh运行时，当参数大于1000时，parallel_for_each函数返回NaN

float arr[2];
concurrency::array_view<float> arr_view(2, arr);
concurrency::extent<1> ex;
ex[0] = 1;
parallel_for_each(ex, [=](Concurrency::index<1> idx) restrict(amp){
    float t = 10000000;
    arr_view[0] = concurrency::fast_math::fabs(t);
    arr_view[1] = concurrency::fast_math::tanh(t);
});

arr_view.synchronize();
std::cout << arr[0] << "," << arr[1] << std::endl;

输出

1e+07,nan

如果未运行parallel_for_each，则为case2：

float arr[2];
concurrency::array_view<float> arr_view(2, arr);
concurrency::extent<1> ex;
ex[0] = 1;
float t = 10000000;
arr_view[0] = concurrency::fast_math::fabs(t);
arr_view[1] = concurrency::fast_math::tanh(t);

arr_view.synchronize();
std::cout << arr[0] << "," << arr[1] << std::endl;

输出：

1e+07,1

这是我所期待的结果。如果将tanh更改为tanhf，则结果相同。

为什么tanh函数返回NaN？为什么只在运行parrallel_for_each时返回NaN？请告诉我问题的原因和解决方法。

Answer 1

fast_math中定义的函数优先考虑速度而不是精度。实现和精度依赖于硬件。如果不使用parallel_for_each语法，代码将在CPU上运行，CPU只实现一个“精确”的tanh函数，因此会给出正确的答案。

要修复此问题，您可以调用precise_math下的函数，

concurrency::precise_math::tanh(t);

如果这样做太慢，而且fast_math::tanh的精度也足够，您可以尝试如下所示的方法

double myTanh(double t){
  return (concurrency::fast_math::fabs(t)>100) ? concurrency::precise_math::copysign(1,t) : concurrency::fast_math::tanh(t);
}

它可能会比精确版本运行得更快，也可能不会，这取决于硬件。所以你需要运行一些测试。