適用於CUDA GPU的Numba 隨機數生成
適用於CUDA GPU的Numba隨機數生成
隨機數生成
Numba提供了可以在GPU上執行的隨機數生成演算法。由於NVIDIA如何實現cuRAND的技術問題，Numba的GPU隨機數生成器並非基於cuRAND。相反，Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +演算法的實現。xoroshiro128 +演算法的週期為2**128-1，比cuRAND中預設使用的XORWOW演算法的週期短，但是xoroshiro128 +演算法仍然通過了隨機數發生器質量的BigCrush測試。
在GPU上使用任何RNG時，重要的是要確保每個執行緒都有其自己的RNG狀態，並且它們已初始化為產生不重疊的序列。numba.cuda.random模組提供了執行此操作的主機功能，以及提供統一或正態分佈的隨機數的CUDA裝置功能。
注意
Numba (like cuRAND) uses the Box-Muller transform <https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform>從統一生成器生成正態分佈的隨機數。但是，Box-Muller生成隨機數對，當前實現只返回其中之一。結果，生成正態分佈的值是均勻分佈的值的速度的一半。
numba.cuda.random.create_xoroshiro128p_states(n, seed, subsequence_start=0, stream=0)
返回為n個隨機數生成器初始化的新裝置陣列。
這將初始化RNG狀態，以便陣列中的每個狀態與主序列中彼此分開2 ** 64步的子序列相對應。因此，只要沒有CUDA執行緒請求超過2 ** 64個隨機數，就可以保證此函式產生的所有RNG狀態都是獨立的。
subsequence_start引數可用於將第一個RNG狀態提前2 ** 64步的倍數。
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引數： |
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numba.cuda.random.init_xoroshiro128p_states(states, seed, subsequence_start=0, stream=0)
在GPU上為並行生成器初始化RNG狀態。
這將初始化RNG狀態，以便陣列中的每個狀態與主序列中彼此分開2 ** 64步的子序列相對應。因此，只要沒有CUDA執行緒請求超過2 ** 64個隨機數，就可以保證此函式產生的所有RNG狀態都是獨立的。
subsequence_start引數可用於將第一個RNG狀態提前2 ** 64步的倍數。
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引數： |
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numba.cuda.random.xoroshiro128p_uniform_float32
返回範圍為[0.0，1.0）的float32並前進states[index]。
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引數： |
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返回型別： |
float32 |
numba.cuda.random.xoroshiro128p_uniform_float64
返回範圍為[0.0，1.0）的float64並前進states[index]。
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引數： |
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返回型別： |
float64 |
numba.cuda.random.xoroshiro128p_normal_float32
返回正態分佈的float32並前進states[index]。
使用Box-Muller變換從平均值= 0和sigma = 1的高斯中得出返回值。這使RNG序列前進了兩個步驟。
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引數： |
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返回型別： |
float32 |
numba.cuda.random.xoroshiro128p_normal_float64
返回正態分佈的float32並前進states[index]。
使用Box-Muller變換從平均值= 0和sigma = 1的高斯中得出返回值。這使RNG序列前進了兩個步驟。
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引數： |
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返回型別： |
float64 |
例
這是使用隨機數生成器的示例程式：
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())