Производительность

Рекомендация

Рекомендуемым генератором для общего использования является PCG64. Он обладает высокой статистической надёжностью, полным функционалом и быстрой работой на большинстве платформ, но несколько медленный при компиляции для 32-битных процессов.

Philox довольно медленный, но его статистические свойства очень высоки, и получить гарантированно независимые потоки легко с помощью уникальных ключей. Если вам необходимы параллельные потоки или вы переносите систему, использующую этот стиль, то Philox — ваш выбор.

SFC64 обладает высокой статистической надёжностью и очень быстрый. Однако он лишен возможности "прыжка". Если эта возможность вам не нужна, и вам нужна высокая скорость, даже на 32-битных процессах, это ваш выбор.

MT19937 не проходит некоторые статистические тесты и не является особенно быстрым по сравнению с современными генераторами псевдослучайных чисел. По этим причинам мы в основном не рекомендуем его использовать самостоятельно, только через устаревший RandomState для воспроизведения старых результатов. Тем не менее, он имеет очень длинную историю в качестве значения по умолчанию во многих системах.

Замеры времени

Приведённые ниже замеры времени указывают время в наносекундах, необходимое для генерации одного случайного значения из конкретного распределения. Исходный генератор MT19937 значительно медленнее, так как он требует 2 32-битных значения для получения результата, сравнимого с результатом более быстрых генераторов.

Производительность целых чисел имеет аналогичный порядок.

Аналогичный паттерн наблюдается и для других, более сложных генераторов. Нормальная производительность устаревшего генератора RandomState значительно ниже, чем у других, так как он использует преобразование Бокса-Мюллера вместо генератора Зиггурата. Разрыв в производительности для экспоненциальных распределений также велик из-за затрат на вычисление логарифма для инвертирования функции распределения. Столбец MT19973 использует тот же 32-битный генератор, что и RandomState, но генерирует случайные значения с помощью Generator.

Следующая таблица представляет производительность в процентах по отношению к значениям, сгенерированным устаревшим генератором, RandomState(MT19937()). Общая производительность была вычислена с помощью геометрического среднего.

Производительность на разных операционных системах

Производительность различается на разных платформах из-за различий в компиляторах и доступности аппаратных средств (например, разрядности регистров). Генератор по умолчанию был выбран для хорошей производительности на 64-битных платформах. Производительность на 32-битных операционных системах значительно отличается.

Указанные значения приведены в нормированном виде по отношению к скорости MT19937 в каждой таблице. Значение 100 указывает на совпадение производительности с MT19937. Более высокие значения указывают на улучшенную производительность. Эти значения нельзя сравнивать между таблицами.

64-битная Linux

64-битная Windows

Относительная производительность на 64-битной Linux и 64-битной Windows в целом схожа.

32-битная Windows

Производительность 64-битных генераторов на 32-битной Windows значительно ниже, чем на 64-битных операционных системах из-за разрядности регистров. MT19937, генератор, который используется в NumPy с 2005 года, работает с 32-битными целыми числами.