CUDA平台上的并行伪随机数生成器研究

"基于CUDA平台的伪随机数产生器系统研究" 本文主要探讨了如何提高线性同余算法在生成大规模随机数序列时的效率。线性同余算法是一种常用的伪随机数生成方法，但在处理大量数据时，其速度相对较慢。针对这一问题，文章提出了一种基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台的并行线性同余法来改进传统算法。 CUDA是NVIDIA公司推出的一种编程模型，允许程序员直接利用图形处理器（GPU）的并行计算能力。在本文中，作者郭海凤通过CUDA平台，设计了一个能够并行生成伪随机数的系统。这个系统利用了GPU的大量核心，实现了对线性同余算法的并行化，从而显著提高了生成随机数的速度。 在实现过程中，作者首先介绍了线性同余算法的基本原理，然后详细阐述了如何将该算法转化为适合GPU并行计算的形式。实验结果显示，与传统的单线程线性同余算法相比，改进后的算法不仅能够生成更长周期的随机数序列（这意味着更高的随机性），而且在生成大量随机数时，速度提升了接近100倍。这表明，CUDA平台的并行化处理有效解决了传统算法在生成速度上的瓶颈。 此外，文章还对比了改进算法和传统算法在系统仿真的表现，证实了并行线性同余法在实际应用中的优越性。通过给出的加速比，可以推断出，在处理大规模随机数生成任务时，使用CUDA优化的伪随机数生成器可以极大地缩短计算时间，对于需要大量随机数的领域，如模拟计算、密码学、数据加密、机器学习等，具有显著的优势。 这项研究为提高伪随机数生成效率提供了一种新的解决方案，利用现代GPU的并行计算能力，为高性能计算和大数据处理场景下的随机数需求提供了有力支持。同时，这也为其他需要并行处理的算法优化提供了参考，展示了CUDA平台在数值计算和并行计算领域的广泛应用潜力。