我最近在用cuda改一个程序，其中有一个步骤为了节省时间，使用了几万个单浮点数相加再相减的的方法。但是发现小数点后第六位出现了一点点偏差。然后整个程序的结果就差很大。 我是用硬件的计算能力是1.1.无法支持双浮点数的计算。 求教 有什么方法？ 可以减掉这个误差吗？（除了双浮点！！）
其实无外乎两个方法：
1：修改算法，改为精度不敏感的，或者改变一些浮点数的计算顺序，避免丢失精度。具体方法一些计算方法的书上有讲。不过估计此法有一定难度。
2：换卡，换fermi核心的或者kepler核心的，这两个核心的GPU支持IEEE 754 2008标准的浮点计算，精度比1.x的卡好，或许可以解决这个问题。如果此时单精度仍然不能满足要求，那么只能上双精度了，您说呢？
欢迎莅临cudazone，祝您编码愉快！
另外，如果只是小数点后第六位有一点点偏差，就能使得结果偏差很大。
那么您的算法非常依赖于精度而并不是很稳定，这一点也请您考虑。因为一般来说，即使计算过程不出现偏差，而是原始数据有一点点偏差，造成小数点后第六位的改变，也会显著地影响您的结果。
如果您几万个相加的数可以预知那些是较大的数，那些是较小的数，那么将较大的放在一起相加，较小的放在一起相加，最后再合并，这样比较不容易丢失精度，防止“大数吃掉小数”。
祝您编码愉快。
唉 换卡是没戏了 现在的卡还是找了很久才找出来的 不过“大数吃小数” 在单精度的加法中 您说的是越界（超出数值最大范围）吗？
不是的，这个一般计算方法的书上都会讲。您也可以参考下面的链接里的内容。
http://blog.csdn.net/zhangpinghao/article/details/8197600
http://www.cnblogs.com/mphyfin/archive/2011/10/28/2227616.html
http://www.tyut.edu.cn/kecheng/jisff/kcnr1-5.html
（上述链接均为google查询 “浮点数 大数吃掉小数”得到）
另外，找一个fermi架构渣卡做做实验就行了，不是很贵的，BOSS应该会批准的。
祝您编码愉快。
或者您也可以参加您当地的CUDA沙龙（如果有的话），试试手气如何，运气好的话可以抽奖抽到一个CUDA开发者入门套装，内含GTX480一块和参考教程一本。
具体举办情况请参考本论坛“官方活动”板块，超版 朱潜羲 的帖子。
祝您好运！
嗯嗯 好的 谢谢您的回答 收益良多 :lol
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对于计算能力为1.x的设备，由于部分指令并非是标准IEEE，所以计算所得的结果与使用标准IEEE是有区别的。解决方法就是ICE提到的可以换fermi核心的卡，在fermi核心上就不存在这个问题了，当然如果精度不够用了，只能用双精度来解决这个问题了！
对了，还想起来一点，您可以先使用CPU试验下单精度浮点数，这么相加，相减之后精度如何，如果CPU实现下精度也不满足，那么您可得好好改改实现或者用双精度了。
如果CPU下单精度这样做效果还可以，您可以试试直接上fermi核心的卡，可能就不用修改实现而直接满足要求。
依据IEEE-754标准，单精度浮点的十进制表示只有6-7位有效数字，所以您的结果中第六位出现了一点点误差应该是可以理解的。
另外：如果精度真的非常重要的话，建议楼主试试会排序然后再相加。如果数据都是正和负的话，也建议楼主使用reduction算法，reduction能够提供比对应的串行算法更高的精度。