Question

我正在使用open mp编写并行程序，其中我生成一个随机浮点数矩阵，然后对其进行大量计算。我目前想要生成并行运行矩阵的步骤，但我遇到的问题是rand（）函数并不意味着并发运行。我不想使用锁来在rand上提供互斥，因为这是在循环中唯一做的事情，它可能只是更有效地顺序运行它。有没有办法有效地并行完成这一步？

这里是这个部分的当前代码（在rand上没有mutex）;

#pragma omp parallel default(private)
{
    int i= omp_get_thread_num();
    for(int j=0; j<cols; j++)
        matrix[i][j]= rand()%1000 + (float)(rand()%100)/(float)(rand()%1000);
}

Answer 1

我认为你正在寻找rand_r（），它明确地将当前的RNG状态作为参数。然后每个线程都应该拥有它自己的种子数据副本（无论你是希望每个线程都使用相同的种子开始，还是不同的，取决于你正在做什么，这里你希望它们不同，或者你得到同一行一次又一次）。这里有一些关于rand_r（）和线程安全的讨论：whether rand_r is real thread safe?。

所以说你希望每个线程的种子从它的线程编号开始（这可能不是你想要的，因为每次你运行相同数量的线程时它会给出相同的矩阵，但就像一个示例）：

#pragma omp parallel default(none) shared(matrix, cols)
{
    int i= omp_get_thread_num();
    unsigned int myseed = i;
    for(int j=0; j<cols; j++)
        matrix[i][j]= rand_r(&myseed)%1000 + (float)(rand_r(&myseed)%100)/(float)(rand_r(&myseed)%1000 + 1);
}

现在每个线程都在修改自己的状态（rand_r（）是一个纯函数），你应该回家了。

Answer 2

如果您使用的是C ++，则应考虑使用Boost library random number classes。您可以为每个线程创建唯一的PRNG实例。如果需要可重复性，可以使用可重复生成的种子值初始化主线程中的每个实例。

Answer 3

如果伪随机足够好（参见Ben的评论），那么你可以创建自己的PRNG（例如A Mersenne Twister而不是大多数系统使用的弱模数方法），并为每个线程实现一个独立的生成器。如果你这样做，你必须确保每个发电机都有不同的种子。

Answer 4

一个真正的问题是，如果你想要重复性，这在测试中经常需要。使用给定的种子生成一系列线程种子。然后每个线程将使用自己的种子来生成数字。

rand()不是线程安全的事实不是问题。有很多可用的算法，并且每个线程滚动一个实例（状态）是微不足道的，例如从http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generation#Computational_methods开始。锁定每个rand()调用将是并发灾难。

并发随机数生成

4 个答案: