使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例

最新推荐文章于 2025-07-30 16:59:14 发布

心之执着

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文章标签： linux 运维服务器编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechRoar/article/details/132748957

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本文介绍了如何使用CUDA的CURAND库在GPU和CPU上生成随机数。在GPU上，通过定义核函数和使用curand_init、curand_uniform进行随机数生成；在CPU上，通过创建CURAND生成器对象，调用curandGenerateUniform函数生成随机数。这些示例有助于理解和应用CURAND库进行随机数生成。

使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例

在本文中，我们将介绍如何使用CUDA的CURAND库在GPU和CPU上生成随机数。CURAND是一个用于高性能随机数生成的库，它提供了在CUDA设备上生成随机数的功能。我们将首先介绍在GPU上使用CURAND生成随机数的步骤，然后讨论如何在CPU上使用CURAND。

在GPU上生成随机数的步骤如下：

包含必要的头文件和库：

#include <stdio.h>
#include <curand.h>
#include

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使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数

HackVibe的博客

08-16

461

在上面的代码中，我们定义了一个函数“generate_random_numbers_gpu”，该函数用于在GPU上生成随机数。然后，在主函数中，我们为随机数生成器分配内存，并使用CUDA的API函数“cudaMalloc”和“cudaMemcpy”将数据从设备显存传输到主机内存。对于GPU端，我们需要为随机数生成器分配内存，在CPU端，我们使用快速随机数生成器（Qrng）来生成伪随机数。这样，我们就使用CURAND库在GPU和CPU上成功生成了伪随机数，实现了一个基础的随机数生成器应用。

NVIDIA GPU上的随机数生成

吴建明wujianming_110117

02-20

805

NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库（cuRAND）提供高性能的GPU加速的随机数生成（RNG）。cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核，将质量随机数提高了8倍。cuRAND库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。 cuRAND性能 cuRAND还提供两个灵活的接口，使您可以从CPU上运行的主机代码或GPU上运行的CUDA函数/内核中批量生成随机数。多种RNG算法和分发选项意味着可以根据需要选择最佳解决方案。 cuRAND主

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24、CUDA库：随机数生成、快速傅里叶变换与图像信号处理

wood5的博客

07-30

110

本文详细介绍了CUDA库中的cuRAND、cuFFT和NPP，分别用于随机数生成、快速傅里叶变换以及图像信号处理。通过代码示例展示了各个库的基本使用方法，并分析了其性能特点。同时，结合实际应用场景，如金融模拟、医学图像处理和音频分析，展示了这些库在高性能计算中的广泛应用。最后，总结了各库的使用流程和优化建议，帮助开发者更高效地利用GPU加速计算。

如何利用CPU生成随机数

Hydrazine的专栏

06-09

6285

最近碰到一个问题，就是在没有函数库或者API支持的情况下怎么生成随机数。请教了一下别人，发现对于X86处理器来说，处理器的指令集里面就有生成随机数的指令--RDRAND，该指令利用的是x86 CPU上自带的随机数生成器，对于Intel x86处理器来说，该指令从Ivy Bridge开始支持，而AMD则从2015年起也添加了对这个指令的支持，所以老一点的处理器可能没法支持这个指令。因为没有A

如何在GPU上产生随机数

算法，时空数据挖掘

11-22

3142

随机数在CPU中可以有rand()这类函数，但是GPU中却没有。如果想直接在GPU中使用随机数？有一个折中的方法，先再CPU中产生一个随机数数组，然后写入一个texture1D中。最后再利用GPU来提取。下面来看看具体代码：先看Directx的部分。 1：主要在Directx中生成并初始化一个存储了随机数的纹理ID3D11Texture1D m_pRanTex和它

带随机数MD5破解算法的GPU加速与优化

06-08

本文首先分析了传统体系结构上带随机数MD5的破解算法，对算法中任务进行划分以便映射到主机和GPU上；然后使用OpenCL实现了基于GPU的异构平台上的破解算法；最后针对特定的GPU平台对破解程序进行了优化。

使用pycuda在 GPU 上生成两个随机数

06-02

# 在 GPU 上生成随机数数组 d_a = curand(shape, dtype=drv.np.float32) d_b = curand(shape, dtype=drv.np.float32) # 输出结果 print(d_a.get()) print(d_b.get()) ``` 在这个示例中，我们首先导入了 PyCUDA 库...

PyTorch 有 GPU 随机数生成器吗？

最新发布

11-20

PyTorch 不仅支持 CPU 上的随机数生成，还为 **每个 CUDA 设备（GPU）提供了独立的随机数生成器**，用于在 GPU 上高效地生成随机数（例如初始化权重、Dropout、数据打乱等）。为了确保 GPU 上的随机操作可复现，你...

CUDA库样本：演示cuBLAS、cuFFT和nvJPEG等库的使用示例

其优势在于能够在GPU上并行生成大量随机数，极大提高采样效率。示例中通常介绍如何创建随机数生成器句柄、设置种子、指定分布参数并生成批量数据。 NPP（NVIDIA Performance Primitives）是一个面向图像和信号处理...

CUDA计算加速实例normal_gpu正态分布随机数

09-24

使用CUDA计算的加速实例：生成N个服从正态分布的随机数，包含了线程索引,grid/block划分，计算时间统计等要素。包含两个.cu文件，normal_cpu仅使用cpu计算，计算结果耗时5s左右；normal_gpu使用GPU计算，计算结果耗时3ms左右。不同的计算卡可能有所不同，初级实例，仅供初学者参考。

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

吴建明wujianming_110117

12-26

969

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法。由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题，Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND。相反，Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现。xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1，比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短，但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试。在GPU上使用任何RNG

解决GPU模型训练的随机性

ningyanggege的博客

06-10

1124

问题：重复使用GPU训练模型（所有条件完全一致），模型结果不一致？原则：1、训练数据与测试数据切割是一致的；2、保证加载的训练数据是确定的；3、确定random seed ，np.random.seed，graph-level seed ，operation-level seed 方案一： np.random.seed(1) from tensorflow import set_ra...

CUDA：随机数

Yan

12-26

6190

本文主要参考文档：http://docs.nvidia.com/cuda/curand/introduction.html#introduction 示例代码请见：https://github.com/Yannnnnnnnnnnn/cuda_random 首先声明一下，由于我完全不懂伪随机中的具体算法，也不懂准随机是什么。所以此处并不介绍这两种算法的区别，并且为了简单起见，我只介绍伪随机及其用法

CUDA--生成随机数curand函数

hahahha1234的博客

05-12

1414

CUDA总共提供两种类型的随机数生成，一种是位于host（CPU）端的随机数，一种是位于device（GPU）端的随机数。 (1) 对于host端的随机数生成，需要#include<curand.h>头文件，还需要curand依赖库。不过host端随机数不一定要在host端生成，也可以指定在device端生成。当指定在host端生成随机数时，程序调用CPU完成所有随机数，并将所有的结果保存在host端；而当指定在device端生成随机数时，程序的调用由CPU完成，程序的执行却是在device端.

curand库学习

novanova2009的博客

11-06

725

curand库可以在host端和device端使用。Host端和device端的函数不同。 host端是： curandCreateGenerator(). curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(). curandGenerate(). curandDestroyGenerator(). device端是： curand_init() curand() 或者 curand_uniform() ...

cuRAND

a18831629729的博客

08-04

1887

CUDA提供了若干个高速的库函数，先介绍一下比较简单的符点型随机数生成函数——-cuRAND cuRAND库函数分为可以在GPU的核函数中使用的API（即被device关键字修饰的函数）和在主机侧被使用的API（其实内部由GPU的API组成）两种。本次我只介绍被主机侧使用的API。在主机侧使用随机数生成的库函数大致分为三个步骤： 1，声明随机数指针，指定随机数生成算法。 2，为生成算法设定

CUDA C编程（二十七）cuRAND库

AAAA202012的博客

03-03

2965

拟随机数或伪随机数的选择 cuRAND 库概述概念介绍主机和设备端API对比 cuRAND 介绍替换rand() 为CUDA内核生成随机数 cuRAND 发展中的重要主题 ...

cuda随机数生成

李宏宗的博客

11-01

4051

前言 host端当然可以用cstdlib中的rand()函数生成随机数，但设备端如何使用这些随机数？每调用一次rand()，就通过cudaMemcpy传递给显存吗？显然不是，这会消耗太多I/O时间；先调用n次，一次性传到device中吗？虽然可行，但并不是最优解。能否用一种方法，让主机仅仅传给设备一个信号，使得多个随机数在device端被生成，这样就能避免过多的I/O带来的耗时问题；或者调用一个设备端函数，使得设备端可以根据需要动态生成随机数。于是curand库和curand_kernel库进入了我们的视野

GPU编程 CUDA C++ 随机数生成库 cuRAND库

行子的博客

04-06

646

cuRAND是CUDA中一个和随机数生成有关的库，随机数有伪随机数（pseudorandom numbers）和准随机数（quasirandom number）之分。伪随机数虽然是由某种确定性的算法生成，但它满足大部分真正随机数序列所满足的统计性质。注意：编译、连接时需要加上 -lcurand 选项。