CUDA：何使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数实例

最新推荐文章于 2025-05-29 15:02:38 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 15:02:38 发布
阅读量339 收藏
点赞数
分类专栏： CUDA实战教程 文章标签： 算法 c++ 前端 cuda
不予转载，严禁转载，违者必纠。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/it_xiangqiang/article/details/128400537
版权
本文详细介绍了如何在CUDA环境中利用CURAND库在GPU和CPU上生成随机数，通过实例代码解析了具体实现过程，适合对CUDA编程和随机数生成感兴趣的读者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CUDA：何使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数实例

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

#include <curand.h><
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数的示例
TechRoar的博客
09-08 391
然后，我们计算了需要的线程块和线程数，并在核函数中使用curand_init函数初始化了每个线程的随机数生成器状态。在GPU上，我们使用核函数和CURAND库函数来实现随机数生成，而在CPU上，我们使用函数调用和CURAND库函数来生成随机数。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。
使用CURAND在GPU和CPU上生成随机数
HackVibe的博客
08-16 384
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 3101
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
cuRAND随机数生成库
Shilong的博客
09-08 840
cuRAND：cuda的随机数生成库
Pytorch CPU与GPU随机种子
crj1998的博客
03-20 1737
Pytorch中的随机种子分为CPU种子和GPU种子，分别使用 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) 来设置。但是即使seed一样，两者的结果却完全不同。 例如，定义一个GPU上的张量x = torch.zeros((3, 4), device=torch.device("cuda"))，那么相同的随机种子情况下，下面两个的输出是完全不一样的。 torch.randn(x.shape).to(x.device) torch.randn_l
cuRAND
a18831629729的博客
08-04 1833
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 2771
   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并行程序设计 GPU编程指南 + CUDA专家手册
01-03
5. **CUDA数据传输**：讨论CPU与GPU之间的数据传输，包括cudaMemcpy函数的使用和异步复制。 6. **同步与同步障碍**：介绍同步的概念，如threadfence和grid同步，用于确保数据一致性。 7. **错误处理与性能分析**：...
CUDA 编程：基础与实践_樊哲勇1
08-03
这些库提供了高级接口，简化了矩阵运算、线性方程组求解和随机数生成等任务的实现，是CUDA编程中不可或缺的工具。 本书适合具有C++编程基础的理工科大学生和研究生，以及任何对CUDA编程感兴趣的读者。通过学习，...
CUDA专题3：为什么GPU能改变计算？深度剖析架构、CUDA®与可扩展编程
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
03-29 427
图形处理器（GPU）在相近的成本和功耗范围内，能够提供比中央处理器（CPU）更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些优势，在 GPU 上的运行速度远超 CPU（参见《GPU 应用》）。其他计算设备（如 FPGA）虽然能效也很高，但其编程灵活性远不及 GPU。GPU 与 CPU 的能力差异源于它们的设计目标不同。CPU 旨在以最快速度执行单个线程（即一系列操作），并可并行执行数十个线程；而 GPU 则专为并行执行数千个线程优化（通过牺牲单线程性能来换取更高的整体吞吐量）。
相同的随机种子CPU和GPU上torch.nn.init.xavier_normal_结果并不一致
Hi20240217的博客
05-14 460
在训练pytorch模型时,相同的随机种子,不同的服务器上loss并不一样,通过调试发现这二个平台的权值也不一样.单独测试torch.nn.init.xavier_normal_,发现也不一样.如果都放在CPU上则二台服务器上的结果一致,原来Megatron-DeepSpeed也有–use-cpu-initialization这样一个参数,采用CPU初始化权值。
cuda随机数生成
李宏宗的博客
11-01 3794
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
curand库学习
novanova2009的博客
11-06 680
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() ...
CUDA（四） CUDA 库函数-----随机数生成cuRAND
wesleyの山间小径
09-29 9083
此博客为博主的自学笔记 ，欢迎大家共同交流，如果有错误的地方欢迎留言指正。 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
CUDA 归约求和（Reduction）算法
liberty的博客
05-29 239
这段代码是CUDA并行编程中经典的‌‌的核心部分，用于高效累加数组元素。
4. 算法与分析 (1)
最新发布
LxiazichengxiL的博客
05-29 550
算法是对特定问题求解方法和步骤的一种描述，它是。
016搜索之广度优先BFS——算法备赛
2401_82484471的博客
05-27 669
广度优先搜索是一种逐层遍历的方式，是图论，树论的基本搜索方式，在决策类问题上也有应用。 算法的关键是准备一个`节点队列`，每遍历一个节点将其所有未访问的子节点(或所有的邻接节点)入队，遍历完一个节点后及时从队列中出队。当队列为空遍历结束。 BFS作为基础搜索算法，其逐层扩散的特点在很多高级算法有着广泛的应用，如`Djstra`算法就是用优先队列实现的`BFS`。
题目 3341: 蓝桥杯2025年第十六届省赛真题-抽奖
m0_75262437的博客
05-27 1050
题目 3341: 蓝桥杯2025年第十六届省赛真题-抽奖时间限制: 2s 内存限制: 192MB 提交: 415 解决: 105题目描述LQ 商场为了回馈广大用户，为在此消费的用户提供了抽奖机会：抽奖机有三个转轮，每个转轮上都分布有 n 个数字图案，标号为 1 ∼ n ，按照从 1 到 n 顺序转动，当转到第 n 个图案时会从第一个继续开始。奖项如下：1）三个相同的图案，积分 +200；2）两个相同的图案，积分 +100；
CUDA编程指南：GPU并行计算开发者实战
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在将原本只能在CPU上执行的计算任务转移到图形处理器（GPU）上，以充分利用GPU的强大并行处理能力。 本书不仅提供了...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

源代码大师

赏点狗粮吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值