Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Применение AVX512-векторизации для увеличения производительности генератора псевдослучайных чисел

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2018-30(1)-8

Полный текст:

Аннотация

В работе описывается применение наборов SIMD инструкций (Single Instruction Multiple Data) для параллелизации алгоритма генерации псевдослучайных чисел. Дан обзор расширений MMX, SSE, AVX2, AVX512, реализующих принцип SIMD. Приведен пример реализации генератора LFSR113 с использованием расширения AVX512. Приведен сравнительный анализ скоростей работы различных реализаций алгоритма.

Об авторах

М. С. Гуськова
Научный центр РАН в Черноголовке; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


Л. Ю. Бараш
Научный центр РАН в Черноголовке; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Институт теоретической физики им. Л.Д. Ландау
Россия


Л. Н. Щур
Научный центр РАН в Черноголовке; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Институт теоретической физики им. Л.Д. Ландау; Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ ИУ РАН
Россия


Список литературы

1. Landau D.P., Binder K., A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics, 4th edition, Cambridge University Press, Cambridge, 2015.

2. Бараш Л. Ю., Щур Л.Н. Генерация случайных чисел и параллельных потоков случайных чисел для расчетов Монте-Карло, Моделирование и анализ информационных систем, 19(2), 2012, стр. 145–162.

3. Intel® 64 and IA-32 architectures software developer’s manual combined volumes 1, 2A, 2B, 2C, 2D, 3A, 3B, 3C, 3D, and 4, http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html

4. L’Ecuyer P., Tables of maximally equidistributed combined LFSR generators, Mathematics of Computation 68(225), 1999, pp. 261–269.

5. A. M. Ferrenberg, D. P. Landau, and Y. J. Wong, Monte Carlo simulations: Hidden errors from ‘‘good’’ random number generators, Phys. Rev. Lett. 69, 1992, pp. 3382–3384.

6. P. Grassberger, On correlations in “good” random number generators, Phys. Lett. A 181, 1993, pp. 43–46.

7. F. Schmid and N. B. Wilding, Errors in Monte Carlo simulations using shift register random number generators, Int. J. Mod. Phys. C 6, 1995, pp. 781–787.

8. L'Ecuyer P., Simard R. TestU01: A C library for empirical testing of random number generators, ACM Transactions on Mathematical Software 33(4), 2007, article 22.

9. L.Yu.Barash, L.N.Shchur, PRAND: GPU accelerated parallel random number generation library: Using most reliable algorithms and applying parallelism of modern GPUs and CPUs, Computer Physics Communications, 185(4), 2014, pp. 1343-1353.

10. Л.Ю. Бараш, Л.Н. Щур, О генерации параллельных потоков псевдослучайных чисел, Программная инженерия, №1, 2013, стр. 24-32.

11. Бараш Л. Ю., Гуськова М. С., Щур Л. Н. Использование AVX-векторизации для увеличения производительности генерации случайных чисел, Программирование, 43(3), 2017, стр. 22–40.

12. M. Galassi et al, GNU Scientific Library Reference Manual - Third Edition, Network Theory Ltd., 2009, ISBN: 0954612078.

13. M.S. Guskova, L.Yu. Barash, L.N. Shchur, RNGAVXLIB: Program library for random number generation, AVX realization, Computer Physics Communications, 200, 2016, pp. 402–405.

14. Barash L. Y., Shchur L. N. RNGSSELIB: Program library for random number generation. More generators, parallel streams of random numbers and Fortran compatibility, Computer Physics Communications 184(10), 2013, pp. 2367–2369.

15. L.Yu. Barash, L.N. Shchur, RNGSSELIB: Program library for random number generation, SSE2 realization, Comput. Phys. Commun., 182 (7), 2011, pp. 1518-1527.

16. P. L’Ecuyer, D. Munger, N. Kemerchou, clRNG: A library for uniform random number generation in OpenCL, 2015, http://www-labs.iro.umontreal.ca/~simul/clrng/


Для цитирования:


Гуськова М.С., Бараш Л.Ю., Щур Л.Н. Применение AVX512-векторизации для увеличения производительности генератора псевдослучайных чисел. Труды Института системного программирования РАН. 2018;30(1):115-126. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2018-30(1)-8

For citation:


Guskova M.S., Barash L.Yu., Shchur L.N. Applying AVX512 vectorization to improve the performance of a random number generator. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2018;30(1):115-126. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2018-30(1)-8

Просмотров: 179


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)