Java 并行随机数-为不同数量的任务生成相同的结果

我有许多SIMD风格的并行应用程序，它们需要大量的随机数数组。这些阵列是“分布式阵列”，跨多个任务和节点共享，重叠以支持空间操作。我需要的是一个随机数生成器，它将在多个线程上给出与在一个线程上相同的结果。我可以使用一个过于简单的版本，其中所有任务都查询主任务，但我们将失去可伸缩性

总之，我想要一个可伸缩的并行随机数生成器，它提供了与使用主任务提供所有数字等效的结果

提前感谢您的建议

卡盘

这里是一个简单的序列化版本，我想用一个可扩展的实现来替换它：

import java.util.Random;

public class ParallelRandom {
  int size; // Number of tasks in the parallel context
  int rank; // Rank of this task in the parallel context
  Random r; // Random number generator used by master task

  public ParallelRandom( int numTasks, int taskRank, long seed ) {
    // Store size and rank
    size = numTasks;
    rank = taskRank;
    // initialize Random
    r = new Random(seed);
  }

  // Public method that must be called synchronously by all tasks
  public void nextRandomVector( double[] vector ) {
    int len = vector.length;
    // Loop over all tasks in the context
    for (int itask=0; itask<size; itask++) {
      // Set the return values for this task, otherwise just advance the random number
      if (rank == itask)
         for (int i=0; i<len; i++)
            vector[i] = r.nextGaussian();
      else
         for (int i=0; i<len; i++)
            r.nextGaussian();
    }
  }
}

import java.util.Random；
公共类并行随机{
int size；//并行上下文中的任务数
int rank；//此任务在并行上下文中的排名
Random r；//主任务使用的随机数生成器
公共并行随机（int numTasks、int taskRank、长种子）{
//商店规模和等级
大小=numtask；
等级=任务等级；
//随机初始化
r=新随机（种子）；
}
//必须由所有任务同步调用的公共方法
public void nextRandomVector（双[]向量）{
int len=向量长度；
//循环上下文中的所有任务
对于（int-itask=0；itaskSeed必须对所有对象都相同，并且您可以使用从模运算符派生的自定义生成器，它是伪随机的。类似于Lehmer生成器，具有一些已知的互质参数。假设随机数生成器返回的前两个数是
N1
，然后是
N2
，并且
P1
然后，
P2
请求一个随机数，以便
P1
接收
N1
，您希望
P2
接收
N1
，还是希望它接收
N2
？换句话说，您希望RNG的行为就像每个处理器查询一个RNG一样（意味着
P2
获取
N2
），或者您希望它们的行为就像每个处理器都有自己的RNG一样（这意味着
P2
得到
N1
）？请参阅原始帖子中更新的示例代码以获得澄清。我只是好奇，为什么您需要完全相同的伪随机数序列？真正的随机模拟不会像通常情况下平均数或对全局（再次平均）感兴趣那样依赖于实际数数量。技术领域是地质统计学，我们试图用数值模拟地质可变性。我们创建“实现”，然后与它们一起工作一段时间，因此能够重新创建相同的序列是有用的，但没有必要如您所指出的那样。