GPU 上の乱数ストリーム

乱数発生関数 rand、randi および randn が GPU 上での計算に使用する発生器の既定の設定は、CPU 上での計算に使用する設定とは異なります。GPU と CPU で再現可能な乱数列を生成するように、乱数発生器の動作を変更できます。

次の表は、クライアントおよびワーカーの MATLAB^® セッションにおける GPU および CPU の既定の設定をまとめています。

	発生器	シード	正規変換
クライアント CPU	メルセンヌ・ツイスター	`0`	Ziggurat
ワーカー CPU	Threefry 4x64 発生器、20 ラウンド	`0`	Inversion
GPU (クライアントまたはワーカー)	Threefry 4x64 発生器、20 ラウンド	`0`	Box–Muller

ほとんどの場合、GPU 上の既定の乱数発生器が、クライアントまたはワーカーの CPU 上の既定の発生器と異なっていても問題はありません。しかし、GPU と CPU の両方で同じ結果を再現する必要がある場合は、発生器を適切に設定できます。

クライアント CPU および GPU

新しい MATLAB セッションで、MATLAB は CPU と GPU で異なる乱数列を生成します。

Rc = rand(1,4)

Rc =
    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134

Rg = rand(1,4,"gpuArray")

Rg =
    0.3640    0.5421    0.6543    0.7436

GPU と CPU の両方で同じ乱数列を生成する必要がある場合、発生器の設定を一致させることができます。

GPU 上で使用できる乱数発生器アルゴリズムには "Threefry"、"Philox" および "CombRecursive" の 3 つがあります。3 つすべてが CPU でもサポートされています。次の表は、これらの発生器とそのプロパティのアルゴリズムの一覧です。

値	発生器の名前	発生器のキーワード	複数のストリームとサブストリームのサポート	完全精度での近似周期
`"Threefry"`	Threefry 4x64 発生器、20 ラウンド	threefry4x64_20	あり	2⁵¹⁴ (長さが 2²⁵⁸ の 2²⁵⁶ 個のストリーム)
`"Philox"`	Philox 4x32 発生器、10 ラウンド	philox4x32_10	あり	2¹⁹³ (長さが 2¹²⁹ の 2⁶⁴ 個のストリーム)
`"CombRecursive"`	結合多重再帰発生器	mrg32k3a	あり	2¹⁹¹ (長さが 2¹²⁷ の 2⁶³ 個のストリーム)

rng および gpurng を使用して、CPU および GPU 上の発生器アルゴリズムとシードをそれぞれ設定できます。GPU 乱数発生器とそのパフォーマンスの詳細については、GPU での乱数の生成を参照してください。

sc = rng(1,"Threefry");
Rc = rand(1,4)

Rc =
   0.1404    0.8197    0.1073    0.4131

sg = gpurng(1,"Threefry");
Rg = rand(1,4,"gpuArray")

Rg =
    0.1404    0.8197    0.1073    0.4131

これで、rand 関数および randi 関数は、クライアントの CPU 上および GPU 上で同じ乱数列を生成します。

また、rng および gpurng を使用して、CPU および GPU で発生器アルゴリズムとシードをそれぞれ既定値にリセットできます。

rsc = rng("default");
rsg = gpurng("default");

ワーカー CPU および GPU

並列ワーカーの CPU は、クライアント GPU およびワーカー GPU (存在する場合) と同じ既定の乱数発生器のタイプおよびシードを使用します。GPU と CPU は同じストリームを共有しません。既定で、rand および randi は、GPU 上とワーカー CPU 上で同じ数列を生成します。

それらの設定は、クライアント CPU の設定と異なります。詳細については、ワーカー上の乱数ストリームの制御を参照してください。

各ワーカーで異なる乱数を生成する必要がある場合は、発生器の設定を変更できます。次の例で、各ワーカーはその GPU 上および CPU 上で同じ数列を作成しますが、ワーカーごとに異なる数列が生成されます。

p = parpool(2);
spmd
    rng(spmdIndex,"Threefry");
    Rc = rand(1,4)

    gpurng(spmdIndex,"Threefry");
    Rg = rand(1,4,"gpuArray")
end
delete(p)

正規分布乱数

関数 randn を使用して正規分布乱数を作成する場合、MATLAB は、クライアント CPU、ワーカー CPU、および GPU で異なる結果を生成します。一様な乱数から正規分布乱数への変換は、NormalTransform 引数によって制御されます。GPU 上では、parallel.gpu.RandStream 関数を使用してこれを制御できます。

クライアント CPU 上での既定の NormalTransform は "Ziggurat" です。ワーカー CPU 上での既定値は "Inversion" です。

特に指定のない限り、GPU コードは、"Threefry" 発生器および "Philox" 発生器に "BoxMuller" 変換を使用し、"CombRecursive" 発生器に "Inversion" 変換を使用します。

CPU と GPU に同じ発生器と変換を設定して、同じ正規分布乱数列を得ることができます。CPU と GPU の両方でサポートされている唯一の変換は "Inversion" です。

sc = RandStream("Threefry",NormalTransform="Inversion",Seed=1);
RandStream.setGlobalStream(sc)

sg = parallel.gpu.RandStream("Threefry",NormalTransform="Inversion",Seed=1);
parallel.gpu.RandStream.setGlobalStream(sg);

Rc = randn(1,4)

Rc =
   -1.0783    0.9144   -1.2412   -0.2196

Rg = randn(1,4,"gpuArray")

Rg =
   -1.0783    0.9144   -1.2412   -0.2196

参考

gpurng | parallel.gpu.RandStream | RandStream | rng | gpuArray

GPU 上の乱数ストリーム

クライアント CPU および GPU

ワーカー CPU および GPU

正規分布乱数

参考

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