CUDA核内的均匀分布伪随机整数

如何在内核中生成均匀分布的伪随机整数？据我所知，Curand Api允许使用泊松离散分布，但不是均匀分布。

我建议内核中有两个选项：

1） 使用curand_uniform从均匀分布中获取随机浮点数，然后将其映射到整数间隔：

float randu_f = curand_uniform(&localState);
randu_f *= (B-A+0.999999); // You should not use (B-A+1)*
randu_f += A;
int randu_int = __float2int_rz(randu_f);

__float2int_rz将单精度浮点值x以向零舍入模式转换为有符号整数

*curand_uniform返回均匀分布在0.0和1.0之间的伪随机浮点序列。它可以从0.0返回到1.0，其中包括1.0，排除0.0。 您应该在_1之前使用最大的_float_或略小于1的值，因为随机选择1的可能性很小，您可以越界。我也没有检查GPU上最大的浮点运算是否保证不超过定义的界限

2） 调用curand返回一个伪随机数序列：

int randu_int = A + curand(&localState) % (B-A);

然而，模在GPU上非常昂贵，方法1速度更快