C++ 生成随机数：CPU vs GPU，哪一个当前获胜？
我一直在做一个物理模拟，需要生成大量的随机数（如果你想知道的话，至少10^13）。我一直在使用Mersenne twister的C++11实现。我还读到，这个算法的GPU实现现在是Cuda库的一部分，GPU可以非常高效地完成这个任务；但我找不到明确的数字或基准比较。例如，与8核i7相比，上一代的Nvidia卡在生成随机数方面是否更具性能？如果是，价格是多少，在哪个价格范围内C++ 生成随机数：CPU vs GPU，哪一个当前获胜？,c++,optimization,random,cuda,hardware,C++,Optimization,Random,Cuda,Hardware,我一直在做一个物理模拟，需要生成大量的随机数（如果你想知道的话，至少10^13）。我一直在使用Mersenne twister的C++11实现。我还读到，这个算法的GPU实现现在是Cuda库的一部分，GPU可以非常高效地完成这个任务；但我找不到明确的数字或基准比较。例如，与8核i7相比，上一代的Nvidia卡在生成随机数方面是否更具性能？如果是，价格是多少，在哪个价格范围内 我认为我的模拟可以从GPU生成大量随机数，CPU完成其余工作中获益。如果您有足够新的Intel CPU（IvyBridge
我认为我的模拟可以从GPU生成大量随机数，CPU完成其余工作中获益。如果您有足够新的Intel CPU（IvyBridge或更新版本），可以使用RDRAND指令 这可以通过内部函数使用 可通过VS2012/13、英特尔编译器和gcc获得 生成的随机数最初是在实数随机数上播种的。为符合NIST SP 800-90A标准而设计，其随机性非常高 一些数字供参考：
在配备HT（2.3GHz）的IvyBridge双核笔记本电脑上，单线程使用2^32（4 Gigs）随机32位数字需要5.7秒，使用OpenMP则需要1.7秒。可以在此处找到一些比较：
试试看？有这么多的GPU和CPU，它们的速度会有所不同…这可能取决于算法…@Plasmah：不幸的是，我没有任何Nvidia卡可供配置，我不能，不幸的是，花钱不知道该干什么expect@Mine：我只是在寻找Mersenne twister随机数生成、CPU端库中的随机数生成和GPU端Cuda库中已经实现的随机数生成之间的比较数据。一个关键方面是您将如何处理随机数？如果您在CPU内存中需要它们，无论GPU上的生成速度有多快，传输时间都可能导致该方法无效。这如何回答OP的问题？这是生成随机数的另一种快速解决方案。这就是问题的本质——如何快速生成数字。如果OP认为这无关紧要，我会删除有趣的答案egur。我想这只适用于Broadwell，但这是RdSeed的。我真的不知道区别。@Liam它是2个核心4个线程（超线程）。速度不如4核，但比2核要好得多。你不是在寻找一个快速的随机数生成器吗？在我的测试中，
std:：mt19937