适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

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适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

随机数生成

Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法。由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题，Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND。相反，Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现。xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1，比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短，但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试。

在GPU上使用任何RNG时，重要的是要确保每个线程都有其自己的RNG状态，并且它们已初始化为产生不重叠的序列。numba.cuda.random模块提供了执行此操作的主机功能，以及提供统一或正态分布的随机数的CUDA设备功能。

注意

Numba (like cuRAND) uses the Box-Muller transform <https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform>从统一生成器生成正态分布的随机数。但是，Box-Muller生成随机数对，当前实现只返回其中之一。结果，生成正态分布的值是均匀分布的值的速度的一半。

返回为n个随机数生成器初始化的新设备数组。

这将初始化RNG状态，以便数组中的每个状态与主序列中彼此分开2 ** 64步的子序列相对应。因此，只要没有CUDA线程请求超过2 ** 64个随机数，就可以保证此函数产生的所有RNG状态都是独立的。

subsequence_start参数可用于将第一个RNG状态提前2 ** 64步的倍数。

在GPU上为并行生成器初始化RNG状态。

这将初始化RNG状态，以便数组中的每个状态与主序列中彼此分开2 ** 64步的子序列相对应。因此，只要没有CUDA线程请求超过2 ** 64个随机数，就可以保证此函数产生的所有RNG状态都是独立的。

subsequence_start参数可用于将第一个RNG状态提前2 ** 64步的倍数。

返回范围为[0.0，1.0）的float32并前进states[index]。

返回范围为[0.0，1.0）的float64并前进states[index]。

返回正态分布的float32并前进states[index]。

使用Box-Muller变换从平均值= 0和sigma = 1的高斯中得出返回值。这使RNG序列前进了两个步骤。

返回正态分布的float32并前进states[index]。

使用Box-Muller变换从平均值= 0和sigma = 1的高斯中得出返回值。这使RNG序列前进了两个步骤。

例

这是使用随机数生成器的示例程序：

from __future__ import print_function, absolute_import

from numba import cuda

from numba.cuda.random import create_xoroshiro128p_states, xoroshiro128p_uniform_float32

import numpy as np

@cuda.jit

def compute_pi(rng_states, iterations, out):

    """Find the maximum value in values and store in result[0]"""

    thread_id = cuda.grid(1)

    # Compute pi by drawing random (x, y) points and finding what

    # fraction lie inside a unit circle

    inside = 0

    for i in range(iterations):

        x = xoroshiro128p_uniform_float32(rng_states, thread_id)

        y = xoroshiro128p_uniform_float32(rng_states, thread_id)

        if x**2 + y**2 <= 1.0:

            inside += 1

    out[thread_id] = 4.0 * inside / iterations

threads_per_block = 64

blocks = 24

rng_states = create_xoroshiro128p_states(threads_per_block * blocks, seed=1)

out = np.zeros(threads_per_block * blocks, dtype=np.float32)

compute_pi[blocks, threads_per_block](rng_states, 10000, out)

print(‘pi:‘, out.mean())

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14192840.html