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C++ 如何在cuda中生成伪随机数

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C++ 如何在cuda中生成伪随机数,c++,random,cuda,gpgpu,C++,Random,Cuda,Gpgpu,我正试图建立一个粒子系统，利用CUDA来完成这项繁重的工作。我想随机化一些粒子的初始值，比如速度和寿命。随机数不一定是超级随机的，因为它只是为了视觉效果。我发现这篇文章的主题是相同的： 这表明线性全等式是可行的。看起来它应该很容易实现，但是我很难从我的实现中得到任何有用的东西。有人能提供一些将在设备中运行的代码吗 我在Windows 7 64位上用VC++的CUDA。CUDA伪随机数生成器是 ＞P> >包括英伟达SDK EG C/SRC/MelSeNeWiste/和 C/SRC/准RANDAN

我正试图建立一个粒子系统，利用CUDA来完成这项繁重的工作。我想随机化一些粒子的初始值，比如速度和寿命。随机数不一定是超级随机的，因为它只是为了视觉效果。我发现这篇文章的主题是相同的：

这表明线性全等式是可行的。看起来它应该很容易实现，但是我很难从我的实现中得到任何有用的东西。有人能提供一些将在设备中运行的代码吗

我在Windows 7 64位上用VC++的CUDA。

CUDA伪随机数生成器是

＞P> >包括英伟达SDK EG<代码> C/SRC/MelSeNeWiste/<代码>和<代码> C/SRC/准RANDANGMENGUDS< /COD>

  • 可作为单独的文件和来源提供：

    2.a及

    2.b

    • CUDA伪随机数生成器是

    ＞P> >包括英伟达SDK EG<代码> C/SRC/MelSeNeWiste/<代码>和<代码> C/SRC/准RANDANGMENGUDS< /COD>

  • 可作为单独的文件和来源提供：

    2.a及

    2.b

    • 根据您的需求，有许多开源选项。还有一些商业选择，例如谁实施了l'Ecuyer的MRG32k3a。如果您需要确保流不相关，请小心使用LCG-您可以使用蛙跳/分割，但需要很长的时间

    <>如果你想去开源，那么你一定要考虑使用它的简单性。在英伟达SDK中也有一些RNG，包括MelShan-Trwitter PRNG样本（MT607，MT937在论坛）和SOBOL和Niederreiter QRNGs。
    最后，还有一个随机数生成器。

    根据您的需求，有许多开源选项。还有一些商业选择，例如谁实施了l'Ecuyer的MRG32k3a。如果您需要确保流不相关，请小心使用LCG-您可以使用蛙跳/分割，但需要很长的时间

    <>如果你想去开源，那么你一定要考虑使用它的简单性。在英伟达SDK中也有一些RNG，包括MelShan-Trwitter PRNG样本（MT607，MT937在论坛）和SOBOL和Niederreiter QRNGs。
    最后，还有一个随机数生成器。

    到底是什么问题？线性同余生成器代码是Q=（Q*a）+b，Q是所讨论的随机数。常量a和b在不同的实现中有所不同——您可以在中找到一些流行的组合，因为请求源代码被认为是公然冒犯。一个更好的窍门是发布一些（即使是最基本的，如果你愿意的话）你已经激发了自己来吸引人们的兴趣！并且，总是要解释，为什么，在哪里，以及你在实现哪一部分时遇到了困难。直接的：为什么要求代码（特别是可能少了十几行的代码）是公然的冒犯？明戈斯：问题是我需要在设备中生成随机数，而我不知道如何生成它们。线性同余的方法是什么？有更好的吗？如果线性同余是一种方法，那么如何在CUDA中实现呢？哦，那么要求它是在GPU中计算的？好吧，我的错。LCG是最快但质量较低的随机数。如果可能的话，我会使用另一种快速算法，但具有更高的周期和随机数质量，如带进位的互补乘法、广义反馈移位寄存器或Mersenne Twister。我不知道CUDA的任何实现，抱歉…到底是什么问题？线性同余生成器代码是Q=（Q*a）+b，Q是所讨论的随机数。常量a和b在不同的实现中有所不同——您可以在中找到一些流行的组合，因为请求源代码被认为是公然冒犯。一个更好的窍门是发布一些（即使是最基本的，如果你愿意的话）你已经激发了自己来吸引人们的兴趣！并且，总是要解释，为什么，在哪里，以及你在实现哪一部分时遇到了困难。直接的：为什么要求代码（特别是可能少了十几行的代码）是公然的冒犯？明戈斯：问题是我需要在设备中生成随机数，而我不知道如何生成它们。线性同余的方法是什么？有更好的吗？如果线性同余是一种方法，那么如何在CUDA中实现呢？哦，那么要求它是在GPU中计算的？好吧，我的错。LCG是最快但质量较低的随机数。如果可能的话，我会使用另一种快速算法，但具有更高的周期和随机数质量，如带进位的互补乘法、广义反馈移位寄存器或Mersenne Twister。我不知道CUDA的任何实现，抱歉。。。