我正在准备并行计算的大学考试。 主要目的是尽可能加速蒙特卡罗模拟地球磁场中的电子漂移。 我已经开发了两层并行化的东西：
现在出现了一个问题：我希望按需执行任务。 最快的计算机必须能够在较慢的计算机上执行更多的工作。 问题分区是通过主工作循环完成的，因此实现此结果并没有实际的困难。
由于工人执行的任务数量（一组n个电子模拟）未事先确定，我有两条道路要遵循：
每个工作者中的每个线程都有自己的RNG，用随机生成的种子（不同的生成方法）初始化。群集的不平衡将改变结果，但在这种方法中，结果尽可能随意。
每个电子都有自己的种子，无论哪个工人执行单个任务，都可以重现模拟。必须有更好的RNG。
让我们对此进行调查。你的建议是什么？
玩得开心
GF
答案 0 :(得分：2)
这里要点什么？
显然，只有方法＃2是可行的。每个源粒子都以它自己的稳定种子开始。它使结果可重复和可调试（缺少更好的单词）。
众所周知的蒙特卡罗代码MCNP5 +使用此方案，在多核和MPI上运行。要实现它，您需要具有快速跳过（a.k.a.piapfrog或discard）功能的RNG。其中有不少。它们基于快速指数计算，F.Brown撰写的论文，＆＃34;随机数生成与任意步幅＆＃34;，Trans。上午。核酸研究SOC。 （1994年11月）。基本上，跳过是使用Brown方法的log（N）。
与MCNP5大致相同的最简单版本https://github.com/Iwan-Zotow/LCG-PLE63
更复杂（更慢，但质量更高）RNG在这里http://www.pcg-random.org/