请直接按要求回复，如果您认为存在GPU比较出错的情况，请：
“请给出一个float, 它的二进制表示的值>0.1, 但是却得到相反的比较结果。谢谢”
好吧…
0.099999994
0x3DCCCCCC
00111101110011001100110011001100
0.10000000
0x3DCCCCCD
00111101110011001100110011001101
0.10000001
0x3DCCCCCE
00111101110011001100110011001110
感谢给出数据。
第1个float(0x3dcccccc)比较中间的float(0x3dcccccd), 结果必然是小于。
第3个float(0x3dccccce)比较中间的float(0x3dcccccd), 结果必然是大于。
这个所有的GPU上同样都应该得到这个结果。
如果您的某款GPU比较出错，能否发下型号？以便单独处理？谢谢。
横扫版主你好 我可能描述的不清楚是这样的
我是说同一个算法CPU得出的结果可能是0x3DCCCCCC,GPU得出的结果可能是0x3DCCCCCE
经过我这几天查找资料,我觉得这个误差是的确存在并且符合IEEE754标准的.
但是我后续的算法中 有一个对计算结果与0x3DCCCCCD的判断
所以CPU和GPU最终的结果会因为判断的不同有一些的误差
LZ您好：
1：同一个确切的浮点数在CPU和GPU上的表示是相同的，以及比较判断也是相同的。
2：不同的软硬件环境下浮点数的结果并无法保证绝对相同，这个前面已经多有叙述。考虑到您的数据是0~1范围内的，而且是1e-7的差别，这个有时已经接近单精度浮点数表示的极限精度，计算结果出现差别也属正常。
3：您的算法比较取决于一个确定的阈值，但是用来比较的数据无论是CPU生成还是GPU生成，都只代表一种浮点计算下的结果，都不是精确值的。以及一般无法强迫GPU结果和CPU结果完全一致的。
4：如前所述，您可以尝试使用双精度浮点计算，或许能有所改善，如果您真的十分纠结在1e-7上两者结果不同。
另：CUDA 5自带pdf一枚，名曰：Floating Point on NVIDIA GPU White Paper。您也可以参考。
大致如此，供您参考。
祝您编码顺利~
修正一处笔误。
十分感谢~
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祝您编码顺利~