不久CUDA容易受到时间的比赛？(Is CUDA CURAND susceptible to dat

我产卵的256个线程1块从我的Setup()内核设置一个阵列RNGstates 256种CURAND状态：

__global__ void Setup(curandState *RNGstates, long seed) {
    int tid = threadIdx.x;
    curand_init(seed, tid, 0, &RNGstates[tid]);
}

现在，我产卵256个线程块1000从我的Generate()内核，以填补阵列result与256,000随机数。然而，我这样做只使用的256个状态RNGstates ，使得每个状态将由1000个线程（一个来自每个块）来访问：

__global__ void Generate(curandState *RNGstates, float *result) {
    int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    float rnd = curand_uniform(&RNGstates[threadIdx.x]);
    result[tid] = rnd;
}

我知道，调用curand_uniform()莫名其妙地更新状态，所以我相信一些写操作发生。

所以，我应该担心数据的比赛，当1000个线程映射到每个256种CURAND状态存在的尝试，通过隐含更新状态curand_uniform() 这是否会影响我的随机数的质量（如经常得到重复的值）？

非常感谢。

Answer 1:

我想分享的状态肯定会影响品质。重复值是共享状态最好的情况。数据竞争可能会完全毁掉的状态。

你可以保持一个状态为每个线程。

当使用1000块，都需要你的情况256,000状态。该代码应该是这样的

__global__ void Setup(curandState *RNGstates, long seed) {
  int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  curand_init(seed, tid, 0, &RNGstates[tid]);
}

和

__global__ void Generate(curandState *RNGstates, float *result) {
  int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  float rnd = curand_uniform(&RNGstates[tid]);
  result[tid] = rnd;
}

为了减少多块MEM的要求，你可以在你的＃封锁限制在一个小数目，并产生每个线程多个随机数，而不是每个线程1张的随机数。

__global__ void generate_uniform_kernel(curandState *state, 
                                unsigned int *result)
{
    int id = threadIdx.x + blockIdx.x * 64;
    unsigned int count = 0;
    float x;
    /* Copy state to local memory for efficiency */
    curandState localState = state[id];
    /* Generate pseudo-random uniforms */
    for(int n = 0; n < 10000; n++) {
        x = curand_uniform(&localState);
        /* Check if > .5 */
        if(x > .5) {
            count++;
        }
    }
    /* Copy state back to global memory */
    state[id] = localState;
    /* Store results */
    result[id] += count;
}

请参阅部分设备API的例子在cuRAND参考手册，了解有关如何应对多发块完整的例子。