Employing AVX vectorization to improve the performance of random number generators


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

By the example of the RNGAVXLIB random number generator library, this paper considers some approaches to employing AVX vectorization for calculation speedup. The RNGAVXLIB library contains AVX implementations of modern generators and the routines allowing one to initialize up to 1019 independent random number streams. The AVX implementations yield exactly the same pseudorandom sequences as the original algorithms do, while being up to 40 times faster than the ANSI C implementations.

Об авторах

L. Barash

Landau Institute for Theoretical Physics; Science Center in Chernogolovka

Автор, ответственный за переписку.
Email: barash@itp.ac.ru
Россия, Chernogolovka, 142432; Chernogolovka, 142432

M. Guskova

Science Center in Chernogolovka; National Research University Higher School of Economics

Email: barash@itp.ac.ru
Россия, Chernogolovka, 142432; Moscow, 101000

L. Shchur

Landau Institute for Theoretical Physics; Science Center in Chernogolovka; National Research University Higher School of Economics

Email: barash@itp.ac.ru
Россия, Chernogolovka, 142432; Chernogolovka, 142432; Moscow, 101000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).