På moderna multi-core, mångkärniga och heterogena arkitekturer, flytta-punkt beräkningar, särskilt minskningar, kan bli icke-deterministiska och, därför, icke-reproducerbar främst på grund av icke-associativitet av flyttal-punktsoperationer. Vi introducerar en strategi för att beräkna korrekt rundade summor av stora flyttal vektorer exakt och effektivt, uppnå deterministiska resultat genom konstruktion. Vår flernivåalgoritm består av två huvudsteg: för det första ett filtreringssteg som bygger på snabb vektoriserad flyttalsexpansion; för det andra ett ackumulationssteg baserat på superackumulatorer i en högradix carry-save representation. Vi presenterar implementationer på senaste Intel desktop och server processorer, Intel Xeon Phi co-processorer, och både AMD och NVIDIA GPUs. Vi visar att numerisk reproducerbarhet och bit-perfekt noggrannhet kan uppnås utan extra kostnad för stora summor som har dynamiska intervall på upp till 90 storleksordningar genom att utnyttja aritmetiska enheter som lämnas underutnyttjade av standardreduktionsalgoritmer.
Alternativt föreslog REF en strategi på flera nivåer för att beräkna den reproducerbara sammanfattningen.
Numerical reproducibility for the parallel reduction on multi- and many-core architectures
{'venue': 'Parallel Comput.', 'journal': 'Parallel Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}