Gargalo na Geração de Números Aleatórios: Não é seu PRNG
Este artigo usa uma história para destacar um problema-chave na otimização de algoritmos de geração de números aleatórios: o gargalo pode não ser o próprio PRNG, mas o método de geração de números aleatórios dentro de um intervalo específico. O autor compara vários métodos para gerar números aleatórios em um determinado intervalo, incluindo o módulo clássico, multiplicação de ponto flutuante, multiplicação inteira e vários métodos imparciais, como amostragem de rejeição e mascaramento de bits. Os resultados experimentais mostram que o melhor método varia dependendo do PRNG e da escala de dados, mas o método baseado em multiplicação inteira de Lemire, após otimização, apresenta um desempenho excepcional, melhorando significativamente o desempenho. O artigo também compara o desempenho de vários PRNGs, descobrindo que mesmo os PRNGs mais rápidos oferecem uma melhoria de desempenho muito menor do que otimizar o método de geração de intervalo.
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