[python] Platformní (ne)závislost výsledků

[rajcze]

Ahoj,

bez programu a aspon vzorku dat (na kterem se da ukazat, co ti funguje
"jinak"), ti asi tezko poradime.
Jako prvni se samozrejme nabizi (klasicky) ruzny ukladani desetinnych
cisel, ale u dvou Intelu asi tezko (pokud jeden z nich neni rozbitej
:))

J.

2012/1/27 Radek Machulka <radek.machulka na gmail.com>:
> Zdravím,
>
> provádím teď nějaké analýzy dat a protože jejich zpracování je časově náročné,
> začal jsem je zpracovávat na výpočetně výkonějším stroji. Porovnáním již
> provedených analýz jsem ale zjistil, že se výsledky liší. Chyby (rozdíl) se
> nevyskytují ve všech charakteristikách, ani nejsou nijak závratné, ale jsou (a
> v některých případech nejsou ani moc zanedbatelné).
>
> Spíš než aby mi to způsobovalo nějaké praktické komplikace mě to překvapilo.
> Data se načítají z identických binárních zdrojů, používá se ten samý kód k
> jejich zpracování včetně verzí veškerých knihoven i interpretu samotného
> (binární balík). Chápal bych to snáze u nízkoůrovňových jazyků, ale myslel
> jsem, že python bude v tomto konzistentní. Zakopaný pes bude asi v knihovně
> numpy, kterou využívám, a jejíž střeva jsou psána v C (pokud vím). Zkoušel
> jsem googlovat, ale nenašel jsem žádné moc relevantní informace.
>
> Existuje možnost jak se dostat do nějakého 'strict' režimu, kdy by k tomu
> nedocházelo? Nebo rozlišit situace, kdy k podobnému efektu může dojít. Stačí i
> linky.
>
> Dík
> Radek
>
> P.S. použité stroje:
> 1) Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU T8100 @ 2.10GHz GenuineIntel
> 2) Intel(R) Core(TM)2 Quad  CPU   Q9550  @ 2.83GHz
> _______________________________________________
> Python mailing list
> Python na py.cz
> http://www.py.cz/mailman/listinfo/python



-- 
Rules of Optimization:
Rule 1: Don't do it.
Rule 2 (for experts only): Don't do it yet.