linux - 如何让SUN上的gcc像Linux一样计算 float

Question

我有一个项目，我必须用双变量执行一些数学计算。问题是我在 SUN Solaris 9 和 Linux 上得到不同的结果。有很多方法(在此处和其他论坛上进行了解释)如何使 Linux 像 Sun 一样工作，但反之则不然。linux的代码我碰不了，只能换sun了。有没有办法让 SUN 像 Linux 一样运行？

我运行的代码(在两个系统上都使用 gcc 编译):

int hash_func(char *long_id)          
{                                 
    double      product, lnum, gold;
    while (*long_id)
        lnum = lnum * 10.0 + (*long_id++ - '0');
    printf("lnum  => %20.20f\n", lnum);
    lnum = lnum * 10.0E-8;
    printf("lnum  => %20.20f\n", lnum);
    gold = 0.6125423371582974;
    product = lnum * gold;
    printf("product => %20.20f\n", product);
    ...
}

如果输入是339886769243483

Linux 中的输出:

lnum  => 339886769243**483**.00000000000000000000

lnum  => 33988676.9243**4829473495483398**

product => 20819503.600158**59827399253845**

星期日:

lnum => 339886769243483.00000000000000000000

lnum => 33988676.92434830218553543091

product = 20819503.600158**60199928283691**

注意:结果并不总是不同的，而且大多数时候是相同的。 60000 个 15 位数字中只有 10 个有这个问题。

请帮忙!!!

Answer 1

真正的答案是另一个问题:您认为您为什么需要这个？可能有更好的方法来完成您正在尝试做的事情，而不依赖于平台浮点的复杂细节。话虽如此……

不幸的是，您无法更改 Linux 代码，因为 Linux 的结果确实存在缺陷。 SUN 的结果尽可能好:它们被正确地四舍五入；每次乘法都会给出最接近结果的唯一(在本例中)C double。相比之下，第一个 Linux 乘法不会给出正确舍入的结果。

您的 Linux 结果来自 x86 硬件上的 32 位系统，对吗？您显示的结果与“双舍入”现象一致，并且可能由其引起:第一次乘法的结果首先舍入到 64 位精度(英特尔 x87 FPU 内部使用的精度)，然后再- 四舍五入到 double 的通常 53 位精度。大多数时候(平均 2000 次左右中大约有 1999 次)这个双轮与单轮到 53 位精度的效果相同，但偶尔它会产生不同的结果，这就是你的结果重新看到这里。

正如您所说，有多种方法可以修复 Linux 结果以匹配 Solaris 的结果:其中之一是使用适当的编译器标志来强制使用 SSE2 指令进行浮点运算(如果可能)。最近的 gcc 4.5 版本也通过新的 -fexcess-precision 修复了这个差异。标志，尽管修复可能会在不使用 SSE2 时影响性能。

[编辑:在多次重读 gcc 手册后，gcc-patches 邮件列表线程在 http://gcc.gnu.org/ml/gcc-patches/2008-11/msg00105.html ，以及相关的gcc bug report ，我仍然不清楚使用 -fexcess-precision=standard 是否确实消除了 x87 系统上的双舍入；我认为答案取决于 FLT_EVAL_METHOD 的值。我手边没有 32 位 Linux/x86 机器来测试它。]

但我不知道您如何修正 Solaris 结果以匹配 Linux 的结果，而且我不确定您为什么要这样做:您会降低 Solaris 结果的准确性，而不是使Linux 结果更准确。

[编辑:caf 在这里有一个很好的建议。在 Solaris 上，尝试故意使用 long double 作为中间结果，然后强制返回 double。如果操作正确，这应该会重现您在 Linux 中看到的双舍入效果。]

参见 David Monniaux 的优秀论文 The pitfalls of verifying floating-point computations对于双舍入的一个很好的解释。在前面的回答中提到的 Goldberg 文章之后，这是必不可少的阅读。