Random OpenCL内核上的drand48

是否有人拥有drand48（）或同等版本的实现，可以在OpenCL内核中工作

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我一直在通过缓冲区发送主机上生成的随机数，但如果有办法，我需要在设备上生成随机数。

这里有一个OpenCL设备函数，您可以从OpenCL内核调用它：

uint rng\u next（\u全局ulong*状态，uint索引）{
/*假设32位*/
uint位=32；
/*获取当前状态*/
ulong状态=状态[索引]；
/*更新状态*/
状态=（状态*0x5DEECE66DL+0xBL）和（（1L>（48位））；
}

states

数组包含每个工作项的PRNG状态，索引基本上是（但不一定是）工作项ID（可以使用

get\u global\u ID（）

获得）

状态

数组可以在主机中生成（使用另一个PRNG）并复制到设备，也可以在设备中使用应用于工作项全局ID的某种哈希函数对其进行初始化。如果使用工作项全局ID作为初始种子，则每个工作项的随机流质量将非常低（由于它们之间的高度相关性）。下面是一个内核，用于应用哈希函数来解相关初始种子（注意，您需要主机传递的主初始种子）：

\u内核无效rng\u初始化(
康斯图隆大教堂，
__全局clo_状态类型*种子）{
/*获取此工作项的初始种子*/
ulong seed=get_global_id（0）+main_seed；
/*应用基本的异或移位哈希，可能存在更好的*/
种子=（（种子>>16）^种子）*0x45d9f3b；
种子=（（种子>>16）^种子）*0x45d9f3b；
种子=（（种子>>16）^种子）；
/*更新种子数组*/
种子[get_global_id（0）]=种子；
}

请注意，正如注释中所指出的，drand48的质量非常低，如果使用大量工作项，您将在渲染中看到瑕疵。对此进行了更详细的解释

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此代码取自库，我是该库的作者。

如果这些数字旨在以任何方式提高信息安全性（例如，它们用作随机加密密钥、nonce或密码），您将使用这些随机数做什么，则

drand48

不是RNG的合适选择。此外，您是否确认随机数生成是应用程序中的性能瓶颈？@PeterO。它们被用于光线跟踪应用程序中，以从材质模拟算法生成真实输出，因此随机数越多越真实输出是ic。为了防止随机数重复，我必须发送一个非常大的缓冲区，虽然我并不关注它的性能，但我认为可能有更好的方法在本机上实现它？使用drand48的目的是使其值介于0和1之间。虽然我实际上没有使用drand48，但我只是将其定义为

rand（）/rand_MAX

。对于此函数，我是否会执行类似操作，将输出除以，例如，

UINT_MAX

，然后转换为双精度，或者如何将其规格化为0到1之间的值？