numpy - 浮点非确定性的原因？包括 NumPy？

Question

IEEE 浮点运算是确定性的，但请参阅 How can floating point calculations be made deterministic?对于整体浮点计算可能具有不确定性的一种方式:

... parallel computations are non-deterministic in terms of the order in which floating-point computations are performed, which can result in non-bit-exact results across runs.

两部分问题:

整体浮点计算怎么可能是非确定性的，产生不完全相等的结果？

考虑一个调用 NumPy、CVXOPT 和 SciPy 子例程的单线程 Python 程序，例如 scipy.optimize.fsolve() , 进而调用像 MINPACK 和 GLPK 这样的原生库以及像 BLAS、ATLAS 和 MKL 这样优化的线性代数子程序。 “If your numpy/scipy is compiled using one of these, then dot() will be computed in parallel (if this is faster) without you doing anything. ”

这些本地库是否曾经以引入非确定性结果的方式进行并行化？

假设:

相同的软件，相同的输入，相同的硬件。多次运行的输出应该相等。

如果这样做有效，则非常需要测试执行代码重构后的输出是否相等。 (是的，操作顺序的一些更改可能会使某些输出不相等。)

程序中的所有随机数都是以一致方式使用的伪随机数，来自所有运行的相同种子。

没有未初始化的值。 Python 在这种情况下通常是安全的，但 numpy.empty()返回一个不初始化条目的新数组。目前还不清楚它在实践中要快得多。所以要小心!

@PaulPanzer 的测试表明 numpy.empty()确实返回一个未初始化的数组，它可以轻松快速地回收最近的数组:
import numpy as np np.arange(100); np.empty(100, int); np.empty(100, int) np.arange(100, 200.0); np.empty(100, float); np.empty(100, float)

为这些例程获得有用的计时测量是很棘手的!在 timeit循环，numpy.empty()可以继续重新分配相同的一两个内存节点。时间与数组大小无关。防止回收:
from timeit import timeit timeit('l.append(numpy.empty(100000))', 'import numpy; l = []') timeit('l.append(numpy.zeros(100000))', 'import numpy; l = []')
但将该数组大小减少到 numpy.zeros(10000)需要 15 倍的时间；将其减少到 numpy.zeros(1000)需要 1.3 倍的时间(在我的 MBP 上)。令人费解。

另见:
Hash values are salted in Python 3 and each dict preserves insertion order .这可能会改变每次运行的操作顺序。 [我正在 Python 2.7.15 中解决这个问题。]

Answer 1

我发现我遇到的大多数(不是全部)非确定性问题似乎在 OpenBLAS 0.3.5 的代码中得到了修复。

早期版本的 OpenBLAS 中的一堆线程问题是 fixed in release 0.3.4 ，但该版本有一个 macOS 兼容性错误，该错误已在 0.3.5 版的代码中修复。这些错误也发生在 Apple 的 Accelerate 框架版本 1.1 和英特尔的 MKL mkl==2019.0 .

见 how to install OpenBLAS and compile NumPy and SciPy on it .

也许我遇到的其余问题是由于与 Accelerate 相关联的其他库？

注:我仍然愿意接受这个问题的更多答案。