CUDA Academy · บทเรียน

ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU

เปรียบเทียบกับคำตอบอ้างอิง

บทเรียน 3 จาก 413 ขั้นตอน

ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU เป็นบทเรียน CUDA Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน CUDA Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

เชื่อถือได้ แต่ต้องตรวจสอบ

เคอร์เนลที่ทำงานโดยไม่ขัดข้องไม่ได้แปลว่าเคอร์เนลนั้น ถูกต้อง คุณต้องตรวจสอบตัวเลขด้วย เพราะข้อผิดพลาดทางตรรกะที่ไม่แสดงอาการนั้นมองข้ามได้ง่าย 🔍

คำนวณค่าผลอ้างอิง

วิธีตรวจสอบที่ง่ายที่สุดคือใช้ลูปบน CPU แบบธรรมดาซึ่งคำนวณแบบเดียวกัน ผลลัพธ์ อ้างอิง นี้คือแหล่งข้อมูลจริงที่คุณเชื่อถือได้

for (int i = 0; i < n; i++)
    ref[i] = h_A[i] + h_B[i];

เปรียบเทียบทีละสมาชิก

วนดูอาร์เรย์ทั้งสองชุด แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์จาก GPU แต่ละค่ากับผลอ้างอิง ลูปเดียวที่ครอบคลุมสมาชิก n ทั้งหมดก็ตรวจพบค่าที่ผิดได้

for (int i = 0; i < n; i++)
    if (h_C[i] != ref[i]) { /* mismatch */ }

ค่าทศนิยมไม่แม่นยำสมบูรณ์

สำหรับเลขทศนิยม อย่าตรวจสอบด้วยการเท่ากันแบบตรง ๆ เด็ดขาด ความแตกต่างเล็กน้อยจากการปัดเศษหมายความว่าคุณควรเปรียบเทียบโดยใช้ ค่าคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ ขนาดเล็กแทน

if (fabs(h_C[i] - ref[i]) > 1e-5f) { /* fail */ }

ทำไมจึงใช้ค่าคลาดเคลื่อนแทนการเท่ากัน

GPU และ CPU อาจปัดเศษในลำดับที่ต่างกัน ผลลัพธ์จึงอาจต่างกันเพียงเล็กน้อย ค่า เอปไซลอน ขนาดเล็ก เช่น 1e-5 จะช่วยรองรับความคลาดเคลื่อนที่ไม่เป็นอันตรายนี้

นับจำนวนข้อผิดพลาด

แทนที่จะหยุดเมื่อพบค่าที่ไม่ตรงกันครั้งแรก ให้ติดตาม จำนวนข้อผิดพลาด การเห็นว่าสมาชิกผิดกี่ตัวช่วยบอกใบ้ได้ว่าคุณกำลังพบข้อผิดพลาดประเภทใด

int errors = 0;
if (fabs(h_C[i] - ref[i]) > 1e-5f) errors++;

แสดงผลสรุปที่ชัดเจน

จบการทำงานด้วยข้อความเดียวที่ตรงไปตรงมา บรรทัด PASS หรือ FAIL ที่ชัดเจนช่วยให้คุณไม่ต้องเพ่งดูอาร์เรย์ดิบ

printf(errors == 0 ? "PASS\n" : "FAIL: %d\n", errors);

ตรวจสอบจุดขอบเขตแบบรวดเร็ว

ข้อผิดพลาดบริเวณขอบเขตมักเกิดกับสมาชิกตัวแรกและตัวสุดท้าย การพิมพ์ค่า C[0] และ C[n-1] เป็นการตรวจสอบเบื้องต้นอย่างรวดเร็วก่อนเข้าสู่ลูปเต็มรูปแบบ

สัญญาณบอกความคลาดเคลื่อนทีละหนึ่ง

หากมีเพียงสมาชิก ตัวสุดท้าย ที่ผิด ให้สงสัยการคำนวณขอบเขตของคุณ จำนวนบล็อกหรือเงื่อนไขตรวจสอบที่ไม่ถูกต้องมักทำให้เธรดสุดท้ายตกหล่น

ตรวจสอบก่อนปรับประสิทธิภาพ

ยืนยันความถูกต้อง ก่อน ปรับแต่งความเร็วเสมอ เคอร์เนลที่เร็วแต่คืนคำตอบผิดนั้นแย่กว่าเคอร์เนลที่ช้าแต่ถูกต้อง

เก็บขั้นตอนตรวจสอบไว้

เก็บขั้นตอนตรวจสอบไว้ระหว่างการพัฒนา เพราะขั้นตอนนี้คือ การทดสอบการถดถอย ที่ช่วยจับข้อผิดพลาดทันทีที่คุณแก้ไขเคอร์เนล

ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

คุณควรเปรียบเทียบผลลัพธ์เลขทศนิยมจาก GPU กับผลอ้างอิงจาก CPU อย่างไร

สรุป

คุณตรวจสอบผลลัพธ์แล้ว ได้แก่ ผลอ้างอิง จาก CPU การเปรียบเทียบโดยใช้ค่าคลาดเคลื่อน จำนวนข้อผิดพลาด และผลสรุป PASS หรือ FAIL ต้องให้ความถูกต้องมาก่อนเสมอ ✅

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ C++ ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส
30
บทเรียน
120

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส CUDA Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส CUDA Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU”

เปรียบเทียบกับคำตอบอ้างอิง คุณปฏิบัติ CUDA Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน CUDA Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน CUDA Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน CUDA Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน CUDA Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. เคอร์เนลบวกเวกเตอร์
  2. เชื่อมต่อส่วนโฮสต์
  3. ตรวจสอบผลลัพธ์บน CPU
  4. จับเวลาการเพิ่มความเร็วครั้งแรก
← กลับไปที่ CUDA Academy