优化C++11随机生成器的使用

Question

我使用随机数编写了大量的物理模拟代码，我只是第一次分析了我的代码，所以我可能在读取输出时出错，但我看到下面这一行出现在前面：

   %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name  
 90.09     21.88    21.88   265536     0.08     0.08  std::mersenne_twister_engine<unsigned long, 32ul, 624ul, 397ul, 31ul, 2567483615ul, 11ul, 4294967295ul, 7ul, 2636928640ul, 15ul, 4022730752ul, 18ul, 1812433253ul>::operator()()

这似乎意味着生成数字生成器需要90%的时间。我之前已经写了一篇文章，询问不在每个循环中构造随机概率分布是否可以节省我的时间，但在尝试和计时之后，它没有帮助(Is defining a probability distribution costly? )。有没有优化随机数生成的常用选项？

提前谢谢你，我的模拟(在当前状态下)运行了几天，所以减少90%的计算时间将是一个重大的进步。

Answer 1

总是在效率，即速度和大小(状态的字节数)和任何RNG的“随机性”之间进行权衡。Mersenne twister具有相当好的随机性(假设您使用高熵种子，如std::random_device提供的)，但速度较慢且状态较大。std::minstd_rand或std::knuth_b (线性同余)更快，ranlux48 (斐波那契)更快，但随机性更小(通过更少的随机性测试，即具有一些非随机谱特性)。只要试验和测试你是否对提供的随机性感到满意(即在随机数据中没有意外的相关性)。

编辑: RNG 1所有这些RNG都不是真正的随机，当然，对于密码学来说也不够随机。如果需要，可以使用std::random_device，但不要抱怨速度问题。并行使用2 (您应该考虑这样做)，使用thread_local RNG，每个RNG都使用另一个种子进行初始化。

Answer 2

如果您的代码将大部分时间花在生成随机数上，那么您可能希望花一些时间为您的应用程序选择最佳算法，然后自己实现它。Mersenne Twister是一个非常快的算法，具有很好的随机性，但你总是可以牺牲生成的随机数的一些质量来提高速度。这将取决于您的模拟需要什么，以及您正在生成的数字的类型(整型或浮点型)。如果你绝对需要良好的随机性，Mersenne Twister可能已经是你最好的选择之一。否则，您可能希望在代码中实现一个简单的linear congruential generator。

另一件要注意的事情是，如果你的代码是并行的，你应该使用随机数生成器的可重入版本，并确保不同的线程为它们的生成器使用自己的内部状态变量。否则，避免重写生成器的内部状态变量的互斥将大大减慢您的代码。请注意，许多库生成器不是可重入的。如果您的代码不是并行的，那么您可能应该将其并行化，并使用单独的线程来填充随机数列表，以供您的模拟使用。另一种选择是使用GPU并行生成随机数。

以下是比较不同生成器性能的一些链接：http://www.boost.org/doc/libs/1_38_0/libs/random/random-performance.html https://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Random-Number-Generator-Performance.html

Answer 3

使用专用的随机数库。

我建议使用WELL512 (链接包含论文和源代码)。