Производительность

Рекомендация

Рекомендуемый генератор для общего использования — PCG64. Он обладает высоким статистическим качеством, полным функционалом и высокой скоростью на большинстве платформ, но несколько медленнее при компиляции для 32-разрядных процессов.

Philox довольно медленный, но его статистические свойства обладают очень высоким качеством, и легко получить гарантированно независимые потоки, используя уникальные ключи. Если это стиль, который вы хотите использовать для параллельных потоков, или вы переносите из другой системы, которая использует этот стиль, тогда Philox — ваш выбор.

SFC64 обладает высоким статистическим качеством и очень высокой скоростью. Однако ему не хватает возможности прыжков. Если вы не используете эту возможность и хотите высокой скорости, даже на 32-разрядных процессах, это ваш выбор.

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

Замеры времени

Приведенные ниже замеры времени показывают время в нс для генерации 1 случайного значения из определенного распределения. Оригинальный генератор MT19937 намного медленнее, поскольку ему требуется 2 32-битных значения для получения результата, эквивалентного выводу более быстрых генераторов.

Производительность для целых чисел имеет аналогичный порядок.

Аналогичная картина наблюдается и для других, более сложных генераторов. Производительность устаревшего генератора RandomState намного ниже, чем у других, поскольку он использует преобразование Бокса-Мюллера, а не генератор Зиггурата. Разрыв в производительности для экспоненциальных распределений также велик из-за стоимости вычисления логарифмической функции для обращения функции распределения. Столбец с меткой MT19973 использует тот же 32-битный генератор, что и RandomState, но генерирует случайные значения с использованием Generator.

Следующая таблица показывает производительность в процентах относительно значений, сгенерированных устаревшим генератором, RandomState(MT19937()). Общая производительность вычислялась с использованием 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 обеспечения высокой производительности на 64-битных платформах. Производительность на 32-битных операционных системах существенно отличается.

Приведенные значения нормализованы относительно скорости MT19937 в каждой таблице. Значение 100 указывает, что производительность соответствует MT19937. Более высокие значения указывают на повышение производительности. Эти значения не могут сравниваться 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.