作者：郭海凤伪随机数线性同余并行计算加速比
摘要：针对线性同余算法在产生海量随机数序列时，速度较慢的情况，文中提出并实现了一种产生伪随机数的改进方法，即基于CUDA平台的并行线性同余法，测试证明改进算法可行。该方法通过利用GPU的并行架构，实现并行产生伪随机数。通过实验结果比较，与传统的线性同余算法相比，改进算法产生的随机序列周期较长、速度较快，当其产生大量伪随机数序列时其加速比接近100，解决了传统线性同余算法产生伪随机数周期短、速度较慢的问题，系统仿真效果较优。
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