Использование случайных чисел с графическими процессорами

Я изучаю использование графических процессоров nvidia для моделирования методом Монте-Карло. Однако я хотел бы использовать генераторы случайных чисел gsl, а также параллельный генератор случайных чисел, такой как SPRNG. Кто-нибудь знает возможно ли это?

Обновить

Я играл с ГСЧ, используя графические процессоры. В настоящее время нет хорошего решения. Mersenne Twister, который поставляется с SDK, не очень подходит для (моих) симуляций Монте-Карло, поскольку для создания семян требуется невероятно много времени.

Библиотеки NAG более перспективны. Вы можете генерировать RN либо в пакетах, либо в отдельных потоках. Однако в настоящее время поддерживаются только несколько распределений — Равномерное, экспоненциальное и Нормальное.


c gpu cuda gsl
person csgillespie    schedule 26.06.2010    source источник
comment
Вы, вероятно, не можете вызвать какой-либо ГСЧ из графического процессора, но вы можете предварительно сгенерировать случайные числа и использовать их в качестве входных данных для своей программы.   -  person Gabe    schedule 26.06.2010

Ответы (7)


arrow_upward
7
arrow_downward

В руководстве GSL рекомендуется вихрь Мерсенна. .

У авторов Mersenne Twister есть версия для Графические процессоры Nvidia. Я пытался перенести это в пакет R gputools, но обнаружил, что мне нужно слишком большое количество отрисовки (я думаю, миллионы) до того, как комбинация «генерировать GPU и сделать доступной для R» была быстрее, чем просто отрисовка в R (с использованием только ЦП).

Это действительно компромисс между вычислениями и коммуникациями.

person Dirk Eddelbuettel    schedule 29.06.2010

arrow_upward
6
arrow_downward

У нас с коллегами есть препринт для публикации на конференции SC11, в котором пересматривается альтернативный метод генерации случайных чисел, который хорошо подходит для графических процессоров. Идея состоит в том, что n-е случайное число:

x_n = f(n)

В отличие от традиционного подхода, когда

x_n = f(x_{n-1})

Доступен исходный код, который реализует несколько различных генераторов. предлагает 2 ^ 64 или более потоков, каждый с периодами 2 ^ 128 или более. Все они проходят широкий набор тестов (наборы TestU01 Crush и BigCrush) на статистическую независимость как внутри потока, так и между потоками. В библиотеку также входят адаптеры, позволяющие использовать наши генераторы в рамках GSL.

person jks    schedule 11.10.2011

arrow_upward
5
arrow_downward

Массивная параллельная генерация случайных чисел, как вам нужно для графических процессоров, является сложной проблемой. Это активная исследовательская тема. Вы действительно должны быть осторожны не только с хорошим последовательным генератором случайных чисел (вы найдете их в литературе), но и с чем-то, что гарантирует их независимость. Попарной независимости недостаточно для хорошей симуляции методом Монте-Карло. Насколько я знаю, хорошего общедоступного кода нет.

person Jens Gustedt    schedule 26.06.2010

arrow_upward
2
arrow_downward

Я только что обнаружил, что NAG предоставляет несколько процедур. Эти библиотеки бесплатны для ученых.

person csgillespie    schedule 28.06.2010

arrow_upward
0
arrow_downward

Используйте Mersenne Twister PRNG, как это предусмотрено в CUDA SDK.

person MJH    schedule 29.06.2010

arrow_upward
0
arrow_downward

Здесь мы используем последовательности соболей на графических процессорах.

person Alexandre C.    schedule 29.06.2010

arrow_upward
-2
arrow_downward

Вам придется реализовать их самостоятельно.

person Tobias P.    schedule 26.06.2010
comment
Хммм... *всегда* стоит упомянуть, что это не означает создание собственного дизайна. Используйте понятный и качественный алгоритм. Действительно. - person dmckee --- ex-moderator kitten; 26.06.2010
comment
Он говорил о двух специальных алгоритмах, поэтому я думаю, что он будет реализовывать эти два специальных алгоритма, а не изобретать что-то новое. - person Tobias P.; 26.06.2010
comment
GSL и SPRNG — это не алгоритмы, это библиотеки. Они содержат ряд различных генераторов. - person Alexandros Gezerlis; 29.06.2010