在CUDA中需要两个大的单精度浮点数（几千乘以几百）相乘，但对我有用的只是小数部分，而这样直接相乘出来的结果是小数都被强制变为0了（整数的位数太多）。有什么办法能保留更多的小数？
我现在的做法是把这两个数分别拆成整数部分和小数部分，把两个整数的乘积扔掉。
就是比如1234.567895拆成A=1234.0，B=0.567895；把987.654321拆成C=987.0,D=0.654321。然后对于1234.567895987.654321我只计算AD+BC+BD，
这样能得到2位准确的小数。但我还想再争取多一位的小数，除了双精度大家有什么办法呢？
有个算法叫kanhan什么的，具体忘了，你可以看看。另外你的方法不错。但是我觉得可能还可以优化，比如小数和速度相乘可以去掉明确是速度的部分
谢谢！但是能说得更具体一点吗？thx！
查了下，似乎kanhan算法只适用于加法？但是1234.0*0.567895出来的数值就只有两位有效的小数呢
学习了，嘿嘿
不知道有什么好的方法没有，不过你的误差就是来自于大数和小数的相乘，即（AD和BC），10^4量级的float数本身就只有2位小数精度，你能解决10^4 * 10^-2的精度问题，就能够提高你的计算精度