Question

我的科研代码如下：

    #define TRIALS 1000000
    #define LEN 10
    int i;
    for(i=0;i<TRIALS;i++) {
        uint8_t r[LEN];
        getRand(r, LEN);
        doExperiment(r);
    }

我使用/ dev / urandom获取随机数：

    void getRand(uint8_t *r, int len) {
        int rand = open("/dev/urandom", O_RDONLY);
        read(rand, r, len);
        close(rand);
    }

注意：我不要求我的实验是可重复的，所以不要关心固定的种子。但是，是任务关键，我的随机数是高质量的（合理地接近加密安全），因此我的结果的统计数据是有效的。速度也很重要。

我计划将此代码并行化，首先使用OpenMP，只需在我的循环前面加上#pragma omp parallel for即可。

问题：同时生成随机数的最佳方法是什么（建议不要使用/ dev / urandom）？我应该在调用getRand（）时使用互斥量并允许我的代码序列化获取随机数，我是否应该尝试预先生成我需要的所有随机数，或者我应该有一个单独的线程来填充随机缓冲区以生产者 - 消费者的方式从（使用互斥锁）读取的数字？如果我使用/ dev / random代替最好的解决方案，这是一个有限的资源并且可能会阻塞？

我已阅读有关并行生成随机数的相关文章，但希望特别针对使用/ dev / {urandom，random}提出问题。

Answer 1

巩固一些评论......

对从/ dev / urandom读取的getRand()函数进行多次调用很慢并且应该避免，因为它使用会增加大量开销的系统调用。最好从/ dev / urandom读取更大的块并缓冲它们，或者使用/ dev / urandom来播种软件PRNG。

在后一种情况下，可以使用OpenSSL的RAND_bytes()返回“加密强随机”值。这可以配置为通过RDRAND指令使用英特尔的DRNG（参见http://wiki.openssl.org/index.php/Random_Numbers#Hardware），讨论here。这实际上是通过AES-NI指令集（也可以通过OpenSSL's EVP API直接访问）在计数器模式下使用AES的硬件实现。 According to Intel支持RDRAND的OpenSSL版本的性能比非RDRAND版本高出一个数量级。

用于为多个线程生成随机数的两种方法（在this post中讨论）要么为/ dev / urandom中的每个线程播种单独的PRNG，要么从/ dev / urandom中播种一个PRNG然后播种每个线程的PRNG来自那个。

但应该注意， OpenSSL不是线程安全的。 This post给出了一个使用OpenSSL和OpenMP的好例子。

从/ dev / {random，urandom}生成快速并行随机数

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