Random 重新播种cuRAND主机API

是否可以重新为cuRAND host API RNG设定种子

我发现，如果我使用相同的种子创建、分配和生成两个独立的主机API RNG实例，它们会产生与预期完全相同的数字序列

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但是，如果我创建一个实例，分配、种子并生成一个数字序列，然后使用相同的种子再次调用curandSetPseudoRandomGeneratorSeed（），则生成新的数字它们是不同的序列。我希望它们再次被重置为相同的序列。

重置种子不会重置序列。试用

下面是一个工作示例（源自主机API示例）：

$cat t85.cu
/**此程序使用主机CURAND API生成100*个伪随机浮点*/
#包括
#包括
#包括
#包括
#定义CUDA_调用（x）do{if（（x）！=cudaSuccess）{\
printf（“在%s处出现错误：%d\n”，\uuuuu文件\uuuuu，\uuuu行\uuuuu）\
返回EXIT_FAILURE；}}while（0）
#定义CURAND_CALL（x）do{if（（x）！=CURAND_STATUS\u SUCCESS）{\
printf（“在%s处出现错误：%d\n”，\uuuuu文件\uuuuu，\uuuu行\uuuuu）\
返回EXIT_FAILURE；}}while（0）
int main（int argc，char*argv[]）{
尺寸n=10；
尺寸i；
库兰发电机；
浮点*devData，*hostData；/*在主机上分配n个浮点*/
hostData=（float*）calloc（n，sizeof（float））；/*在设备上分配n个浮点*/
CUDA_调用（cudamaloc（（void**）和devData，n*sizeof（float））；/*创建伪随机数生成器*/
CURAND_调用（curandCreateGenerator（&gen，CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT））；/*设置种子*/
CURAND_调用（curandSetPseudoRandomGeneratorSeed（gen，1234ULL））；/*在设备上生成n个浮点*/
CURAND_调用（curandGenerateUniform（gen，devData，n））；/*将设备内存复制到主机*/
CUDA_调用（cudaMemcpy（hostData，devData，n*sizeof（float），cudaMemcpyDeviceToHost））；/*显示结果*/
对于（i=0；i

做得很好。将种子和偏移设置回0。如果你回答我可以接受。

$ cat t85.cu
/* * This program uses the host CURAND API to generate 100 * pseudorandom floats. */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda.h>
#include <curand.h>
#define CUDA_CALL(x) do { if((x)!=cudaSuccess) { \
 printf("Error at %s:%d\n",__FILE__,__LINE__);\
 return EXIT_FAILURE;}} while(0)
#define CURAND_CALL(x) do { if((x)!=CURAND_STATUS_SUCCESS) { \
 printf("Error at %s:%d\n",__FILE__,__LINE__);\
 return EXIT_FAILURE;}} while(0)
int main(int argc, char *argv[]) {
  size_t n = 10;
  size_t i;
  curandGenerator_t gen;
  float *devData, *hostData; /* Allocate n floats on host */
  hostData = (float *)calloc(n, sizeof(float)); /* Allocate n floats on device */
  CUDA_CALL(cudaMalloc((void **)&devData, n*sizeof(float))); /* Create pseudo-random number generator */
  CURAND_CALL(curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT)); /* Set seed */
  CURAND_CALL(curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, 1234ULL)); /* Generate n floats on device */
  CURAND_CALL(curandGenerateUniform(gen, devData, n)); /* Copy device memory to host */
  CUDA_CALL(cudaMemcpy(hostData, devData, n * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost)); /* Show result */
  for(i = 0; i < n; i++) { printf("%1.4f ", hostData[i]); }
  printf("\n");
  CURAND_CALL(curandSetGeneratorOffset(gen, 0)); /* Copy device memory to host */
  CURAND_CALL(curandGenerateUniform(gen, devData, n)); /* Copy device memory to host */
  CUDA_CALL(cudaMemcpy(hostData, devData, n * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost)); /* Show result */
  for(i = 0; i < n; i++) { printf("%1.4f ", hostData[i]); }
  printf("\n");

   /* Cleanup */
  CURAND_CALL(curandDestroyGenerator(gen));
  CUDA_CALL(cudaFree(devData));
  free(hostData);
  return EXIT_SUCCESS;
}
$ nvcc -arch=sm_61 -o t85 t85.cu -lcurand
$ ./t85
0.1455 0.8202 0.5504 0.2948 0.9147 0.8690 0.3219 0.7829 0.0113 0.2855
0.1455 0.8202 0.5504 0.2948 0.9147 0.8690 0.3219 0.7829 0.0113 0.2855
$