Random 线程唯一随机数需要多少cuRand状态？（CUDA）

每个线程中需要多少个cuRand状态才能获得唯一的随机数？从网站上发布的其他问题来看，有些人说每个线程需要一个，而另一些人说每个区块需要一个

每个线程使用一个cuRand状态是否意味着更好的随机数？ 每个线程使用1个cuRand state是否会显著降低CUDA应用程序的速度（5000多个线程）

同样，对于每个线程使用1个cuRand状态的实现，这个内核看起来正确且高效吗

__global__ void myKernel (const double *seeds) // seeds is an array of length = #threads
int tid = ... // set tid = global thread ID
{
curandState s;
curand_init (seeds[tid],0,0,&s)

....

double r = cuRand_uniform(&s);

...

}

---

假设所有线程都保持同步，那么您希望在所有线程中同时生成随机数，如示例代码中所示。然而，从我的理解来看，你不需要在每一个线程中使用不同的种子。我可能在这一点上错了

现在，他们在文档中使用术语“块”，如“在一个块中创建所有随机数”。它们并不意味着一块线程将完成这项工作，而是意味着一块内存将保存在一次调用中生成的所有随机数。所以，如果你的循环中需要4096个随机数，你应该一开始就创建它们，然后稍后从内存中加载回来。。。你必须进行测试，看看它是否能让你的情况更快。通常，许多内存访问都会减慢速度，但是多次调用生成器也不太可能减慢速度，因为它肯定需要重新加载大量的值来计算下一个伪随机数

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