C++ 如何使用OpenMP以线程安全的方式生成随机数

在并行化之前，我在循环外创建了一个

default\u random\u engine

对象，因为创建这样的对象并不便宜。我在循环中重复使用它

当与

OpenMP

并行时，我注意到

uniform\u dist（engine）

对随机引擎进行可变引用，我认为随机引擎不是线程安全的。 程序没有崩溃，但我担心它的正确性

我假设

random\u device

是线程安全的，因此我可以将

default\u random\u engine

的定义移动到循环中，但我不想每次迭代都创建一个随机引擎对象，因为我读到了这一点并不便宜

我认为另一种方法是创建

default\u random\u engine

对象的数组（大小：线程数），并在每次迭代开始时根据线程ID使用OpenMP函数选择正确的对象

有更好的办法吗

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main() {
    int N = 1000;
    vector<int> v(N);
    random_device r;
    default_random_engine engine(r());

    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
         uniform_int_distribution<int> uniform_dist(1, 100);
         // Perform heavy calculations
         v[i] = uniform_dist(engine); // I assume this is thread unsafe
    }
    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
int main（）{
int N=1000；
向量v（N）；
随机_装置r；
默认的随机引擎（r（））；
#pragma-omp并行
对于（int i=0；i

由于实际代码将随机引擎传递给许多函数（每个函数从不同的分布生成整数和实数），因此我选择了每个线程的生成器数组，因为它对代码库的更改最少：

#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <vector>
#include <random>
using namespace std;

int main() {
    random_device r;
    std::vector<std::default_random_engine> generators;
    for (int i = 0, N = omp_get_max_threads(); i < N; ++i) {
        generators.emplace_back(default_random_engine(r()));
    }

    int N = 1000;
    vector<int> v(N);

    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        // Get the generator based on thread id
        default_random_engine& engine = generators[omp_get_thread_num()];
        // Perform heavy calculations
        uniform_int_distribution<int> uniform_dist(1, 100);
        v[i] = uniform_dist(engine); // I assume this is thread unsafe
    }
    return 0;
}

#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
int main（）{
随机_装置r；
向量发生器；
对于（int i=0，N=omp_get_max_threads（）；i

请记住，此代码假定程序中从未调用函数

omp\u set\u num\u threads

。如果发生这种情况，线程将可能获得比旧的

omp\u get\u thread\u num（）

更大的编号（

omp\u get\u thread\u num（）

），这将导致缓冲区溢出错误

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不幸的是，此解决方案假定了标准不要求的实现细节。

是的，每个线程都需要一个单独的生成器实例。请查看幻灯片132。。。查看xoroshiro128+（）