[发明专利]具有超强可扩放性的Tbps全光并行真随机数产生方法

说明书

技术领域

本发明与一种并行真随机数产生方法有关，尤其是一种具有超强可扩放性的Tbps全光并行真随机数产生方法，适用于并行蒙特卡洛仿真、大规模并行计算及保密通信领域。

背景技术

并行蒙特卡罗仿真在核物理、计算化学、生物医学、金融工程学、宏观经济学等领域有着重要应用。高速并行随机数的产生是并行蒙特卡罗仿真的基石，随机数的真决定了仿真的准确性，随机数的快制约着仿真的速度。

一个理想的并行随机数产生方法需要满足以下条件：首先，不含序列内相关性（intra-stream correlation）。即每个处理器上所用的随机数序列必须具有高质量的随机特性；其次，不含序列间相关性（inter-stream correlation）。即多个并行处理器所用的多路随机数序列之间要相互独立；第三，具有可扩放性（scalability）。即根据实际需要，随机数发生器可同时产生出任意N路独立的随机数序列。

按照产生机理的不同，并行随机数产生方法主要可以分成两类：

第一类方法是利用计算机，通过一定的并行化算法可方便地获得并行随机数。该类方法是基于种子和确定性算法实现的，存在周期性，是伪随机数—这一“阿喀琉斯之踵”严重限制了其大量产生随机数的能力。人们习惯上称这类方法为“并行伪随机数产生方法”。

第二类方法是基于自然界随机现象构建并行随机数发生器，可提供非周期、不可预测、无限数量的真随机数，称作“并行真随机数产生方法”。1986年，美国罗切斯特大学的J. Marron等人利用一个二维探测器阵列对激光器散斑分布进行探测和编码实现并行真随机数的产生[Appl. Opt. 25(1): 26-30 (1986)]。1987年，法国巴黎大学F. Devos进一步发展了这一技术[Opt. let. 12(3): 152-154 (1987)]。但遗憾的是，传统并行真随机数发生方法受限于传统物理熵源带宽过低且可扩放性差，码率过慢处于Mb/s量级，与实际需求相去甚远。

近年来，随着光子熵源的出现，串行真随机数产生方法取得了跨越式发展，速率可达Gbps量级。典型的实现方法有：1）基于放大自发辐射光噪声（ASE）提取真随机数。如，美国C. R. S. Williams等人2010年利用铲杂光纤放大器中的ASE获得了12.5 Gbps的真随机数 [Opt. Express 18(23), 23584–23597, 2010]。2）基于混沌激光提取真随机数。如，发明人所在课题组2013年利用混沌半导体激光器实验实现了4.5 Gbps真随机数的产生[Opt. Express, 21(17): 20452-20462,2013]。3）基于量子真空态获取真随机数。如，澳大利亚T. Symul等人2011年基于真空态构建了2 Gbps 随机数产生系统 [Appl. Phys. Lett. 98(23): 231103, 2011]。但是，这些真随机数发生方法却属于“串行”随机数发生方法，只能输出一路随机码序列，不符合高质并行真随机数的要求，无法应用于大规模蒙特卡洛仿真及并行计算领域。此外，这些方法提取随机数的过程均在电域中完成，其实时速率最终将面临“电子瓶颈”的限制，约几十个Gbps。

总之，上述并行伪随机数产生方法能快速产生随机数，但无法克服算法本身固有周期性的限制，不具备产生大量随机数的能力；传统并行真随机数产生方法拥有产生大量无周期随机数的能力，但受限于随机数信号源带宽，无法实现真随机数的快速产生，典型速率低于100 Mbps；近年来发展起来的真随机数产生方法已具有Gbps的快速随机数产生能力，但却只能输出一路随机数，不具可扩放性。

并行蒙特卡罗仿真的计算量至少是串行情形下的10～10⁵倍，要求相应真随机数的产生速度和数量均需大规模提升。根据2014年“国际 TOP 500组织”公布的最新全球超级计算机500强榜单，当前并行计算机已拥有并发执行数千、甚至上万只处理器的能力，要求具有与之相匹配的可扩性能力的并行真随机数发生方法。由此可见，现有的并行真随机数产生方法均无法满足当前需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种具有超强可扩放性的Tbps全光并行真随机数产生方法，以解决现有技术码率不足及可扩放性差的问题，并满足现代蒙特卡洛仿真、大规模并行计算及网络安全通信等实际需求。