FMA演算 - 版の履歴

2025年7月11日 (金) 02:11にAdministratorによる

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	[[category: 3DCG]]		[[category: 3DCG]]
	[[category: 機械学習]]		[[category: 機械学習]]
			[[category: SIMD]]

2024年8月16日 (金) 03:01にAdministratorによる

2024-08-16T03:01:04Z

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-'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。
+'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add、融合積和演算)とは、乗算と加算を1命令で行う演算です。
 数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われます。[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能（1命令で複数データにFMA演算を行う機能）」が定番機能となっています。
 このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。

2024年3月6日 (水) 05:06にAdministratorによる

2024-03-06T05:06:06Z

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	'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。		'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。

	数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われます。[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]~~では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。~~		数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われます。[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能（1命令で複数データにFMA演算を行う機能）」が定番機能となっています。

	このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。		このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。

2024年3月6日 (水) 05:05にAdministratorによる

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	'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。		'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。

	数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]~~」でよく使われるもので~~[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。		数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われます。[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。

	このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。		このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。

2024年3月6日 (水) 05:05にAdministratorによる

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	'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。		'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。

	数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]~~」でよく使われます。~~[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。		数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われるもので[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。

	この演算では途中の積算を丸めずに積和演算を1命令で行うことで最終演算結果の誤差を小さくします。FMA演算はIEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されており、ほとんどのCPUやGPUで挙動は同じです。		このFMA演算を[[CPU]]や[[GPU]]において1命令で行うことで途中の積算を丸めずに積和演算を最終演算結果の誤差を小さくする工夫が考案されており、IEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されています。これに準拠したCPUやGPUでの挙動は常に一定となります。

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'''FMA演算'''（Fused Multiply-Add）とは、積と和が合体した演算です。

数式で表すと <code>x * y + z</code> となります。この数式は「[[行列の乗算]]」や「[[ベクトルの内積]]」でよく使われます。[[行列]]と[[ベクトル]]といえば[[SIMD演算]]の効果が絶大なので昨今の[[CPU]]の[[SIMD]]命令や[[GPU]]では「FMA演算をSIMD実行できる機能」が定番機能となっています。

この演算では途中の積算を丸めずに積和演算を1命令で行うことで最終演算結果の誤差を小さくします。FMA演算はIEEE 754規格の2008年改訂版で標準化されており、ほとんどのCPUやGPUで挙動は同じです。

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