使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例

最新推荐文章于 2025-03-22 17:05:01 发布

心之执着

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文章标签： linux 运维服务器编程

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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>
#includ

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使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数

HackVibe的博客

08-16

395

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。

如何在GPU上产生随机数

算法，时空数据挖掘

11-22

3114

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

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NVIDIA GPU上的随机数生成

吴建明wujianming_110117

02-20

669

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

如何利用CPU生成随机数

Hydrazine的专栏

06-09

6119

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

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。

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。

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...

【硬件设计中的随机数生成】：伪随机数在测试中的核心作用

随机数在硬件设计测试中扮演着不可或缺的角色，对于故障模拟、性能测试和硬件加密等关键应用至关重要。本文首先探讨了随机数的分类及其特性，随后深入分析了伪随机数生成器（PRNG）的理论基础和性能指标。第三章通过...

OpenRAND可重复的随机数生成库

最新发布

novanova2009的博客

03-22

596

例如，它可以是 monte carlo 模拟中粒子的唯一全局 ID，也可以是光线跟踪渲染器中的（1D）像素索引。对于，我们假设下面的每个粒子都有一个唯一的全局 ID 属性，称为。OpenRAND 是一个 C++ 库，旨在通过提供强大且可复制的随机数生成解决方案来促进可重复的科学研究。它是一个简单的仅头文件库，性能可移植，统计稳健，并且易于集成到任何 HPC 计算项目中。您还可以使用 CMake。： OpenRAND 提供了一个用户友好的 API，可以直接在您的应用程序中生成随机数。

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

吴建明wujianming_110117

12-26

839

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

1105

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

6025

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

1371

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

687

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

1843

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

GPU编程 CUDA C++ 随机数生成库 cuRAND库

行子的博客

04-06

537

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。

curand库函数求圆周率

IChocolateKapa

02-07

1799

#include #include #include #include #include #include #define MAX_THREAD 256 #define MAX_COUNT 2000000 /* 最大线程MAX_THREAD 256 每个线程生成随机点个数MAX_COUNT 2000000 */ /* GPU端圆周率函数

CUDA学习笔记之随机数

lucky_greenegg的专栏

11-04

2628

#include #include #include #include int n = 200; using namespace std; __device__ float generate( curandState* globalState, int ind ) { //int ind = threadIdx.x; curandState localState = g

CUDA随机数生成库curand——deviceAPI

weixin_33781606的博客

03-23

707

原创作品，如要转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/6590152.html 最近要在device函数中使用curand库生成随机数，查找了下资料，除了NVIDIA官网的介绍外，其他介绍deviceAPI的我没有找到，倒是介绍hostAPI的一大堆，因此简单整理下自己所理解的deviceAPI的使用。一、简介 curand由两部分组成：ho...