C# 并行码中的确定性随机数

我有一个关于TPL螺纹订购的问题。 实际上，我的Parallel.for循环必须按照循环的顺序执行，这对我来说非常重要。我的意思是，给定4个线程，我希望第一个线程每4k循环执行一次，第二个线程每4k+1执行一次（k介于0和之间，NbSim/4）

第一个线程->第一个循环，第二个线程->第二个循环，第三个线程->第三个循环 第4个线程->第4个循环，第1个线程->第5个循环等

我已经看过OrderedPartition指令，但我不太确定应该如何将其应用于FOR循环，而不是Parallel.FOREACH循环

非常感谢你的帮助

按照前面的remkarks，我正在完成以下描述：

事实上，经过一些考虑，我相信我的问题不在于订购。 事实上，我正在开发一个蒙特卡罗引擎，在这个引擎中，每次迭代我都会生成一组随机数（总是相同的（seed=0）），然后对它们应用一些业务逻辑。因此，一切都应该是确定性的，当运行算法两次时，我应该得到完全相同的结果。但不幸的是，情况并非如此，我正在努力理解原因。你知道如何解决这类问题吗（不用把我所有的变量都打印出来）

编辑编号2:

谢谢大家的建议 首先，以下是我的代码的排序方式：

ParallelOptions options  = new ParallelOptions();
options.MaxDegreeOfParallelism = 4; //or 1

ParallelLoopResult res = Parallel.For<LocalDataStruct>(1,NbSim, options,
                    () => new LocalDataStruct(//params of the constructor of LocalData),
(iSim, loopState, localDataStruct) => {
    //logic
    return localDataStruct;
}, localDataStruct => {
   lock(syncObject) {
  //critical section for outputting the parameters
});

ParallelOptions=new ParallelOptions（）；
options.MaxDegreeOfParallelism=4//或1
ParallelLoopResult res=并行。对于（1，NbSim，选项，
（）=>新建LocalDataStruct（//LocalData构造函数的参数），
（iSim、loopState、localDataStruct）=>{
//逻辑
返回localDataStruct；
}，localDataStruct=>{
锁定（同步对象）{
//输出参数的关键部分
});

当将degreeofParallelism设置为1时，一切正常，但是当将并行度设置为4时，我得到的结果是错误的和不确定的（当运行代码两次时，我得到的结果不同）。这可能是因为我现在检查的是可变对象，但源代码非常广泛，因此需要时间。您认为除了检查代码之外，还有一个好的策略来检查代码吗（在这种情况下，预先检查所有变量是不可能的（>1000）？另外，当将模拟的Nb设置为4对4线程时，一切都正常工作，主要是因为我相信运气好（这就是我第一次想到排序的原因）。

你可以强制执行，但要付出代价。它给出有序的结果，但不强制执行顺序

如果不序列化算法，就无法使用TPL实现这一点。TPL在任务模型上工作。它允许您调度调度程序执行的任务，而不保证任务的执行顺序。通常并行实现采用PLINQ方法，并保证结果的顺序执行顺序

为什么命令执行很重要

因此，对于Monte Carlo引擎，您需要确保数组中的每个索引都接收到相同的随机数。这并不意味着您需要对线程进行排序，只需在每个线程所做的工作中对随机数进行排序。因此，如果

ParallelForEach

的每个循环都传递了，那么不仅仅是eleme数组nts是一个随机数生成器（每个线程有一个不同的固定种子），但它本身的实例也是一个随机数生成器，那么您仍然会得到确定性的结果

我假设您熟悉与并行蒙特卡罗和生成好的随机数序列相关的挑战

一些建议

首先，我将用

ForEach

替换

ParallelForEach

，以确保您可以在顺序情况下获得确定性结果，并查看其运行是否正确。您还可以尝试比较顺序运行和并行运行的输出，添加一些诊断输出并将其传输到文本文件。然后使用diff tool来比较结果

如果这是确定的，那么这与您的并行实现有关，正如下面指出的，这通常与可变状态有关。需要考虑的一些事情：

• 你的随机数生成器线程安全吗？

  random

  是一个很差的随机数生成器，就我所知，它不是为并行执行而设计的。它当然不适合M-C计算，并行或其他

• 您的代码是否在线程之间共享了其他状态，如果是，它是什么？此状态将以不确定的方式发生变化，并影响您的结果

• 您正在并行合并来自不同线程的结果。并行浮点操作的非关联性也会导致您在此处遇到问题，请参阅。即使线程结果是确定性的，如果您以非确定性的方式组合它们，您仍然会遇到问题

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假设所有线程共享同一个随机数生成器，那么尽管每次都生成相同的序列，但哪个线程获取该序列的哪些元素是不确定的。因此，可能会得到不同的结果

如果随机数生成器是线程安全的，那么它甚至不能保证从多个线程调用时生成相同的序列

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除此之外，很难从理论上解释导致非确定性出现的原因；基本上，任何全局可变状态都是可疑的。每个任务都应该使用自己的数据。

如果不使用随机数生成器，而是设置一个预定值的数组[0…N-1]，比如[0，1/N，2/N，]，并做一个

并行。ForEach

在这个问题上，它是否仍然给出不确定的r