Question

在并行化之前，我在循环之外创建了一个default_random_engine对象，因为创建这样的对象并不便宜。我在循环中重复使用它。

当与OpenMP并行化时，我注意到uniform_dist(engine)对随机引擎进行了可变引用，我认为它不是线程安全的。该程序并没有崩溃，但我担心它的正确性。

我假设random_device是线程安全的，所以我可以在循环中移动default_random_engine的定义但是我不想在每次迭代时创建一个随机引擎对象，因为我读到了这并不便宜。

我认为另一种方法是创建default_random_engine个对象的数组（大小：线程数），并使用OpenMP函数在每次迭代开始时根据线程ID选择正确的对象

有更好的方法吗？

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main() {
    int N = 1000;
    vector<int> v(N);
    random_device r;
    default_random_engine engine(r());

    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
         uniform_int_distribution<int> uniform_dist(1, 100);
         // Perform heavy calculations
         v[i] = uniform_dist(engine); // I assume this is thread unsafe
    }
    return 0;
}

Answer 1

由于实际代码将随机引擎传递给许多函数（每个函数生成来自不同发行版的整数和实数），我每个线程都使用了生成器数组，因为它对代码库的修改最少：

#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <vector>
#include <random>
using namespace std;

int main() {
    random_device r;
    std::vector<std::default_random_engine> generators;
    for (int i = 0, N = omp_get_max_threads(); i < N; ++i) {
        generators.emplace_back(default_random_engine(r()));
    }

    int N = 1000;
    vector<int> v(N);

    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        // Get the generator based on thread id
        default_random_engine& engine = generators[omp_get_thread_num()];
        // Perform heavy calculations
        uniform_int_distribution<int> uniform_dist(1, 100);
        v[i] = uniform_dist(engine); // I assume this is thread unsafe
    }
    return 0;
}

请记住，此代码假定函数omp_set_num_threads永远不会在程序中被调用。如果发生这种情况，线程可能会得到比旧omp_get_thread_num()更大的数字（omp_get_max_threads()），这会导致缓冲区溢出错误。

遗憾的是，此解决方案假定标准as explained in this other comment不需要实现细节。

如何使用OpenMP以线程安全的方式生成随机数

1 个答案: