X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/prng_gpu.git/blobdiff_plain/1ef8a2c0156684f00384e536ee77170afcca38d4..13450211e57d92e8121eae6ea9aefa64c66bcfa4:/prng_gpu.tex?ds=sidebyside diff --git a/prng_gpu.tex b/prng_gpu.tex index e6650ce..3e1aa83 100644 --- a/prng_gpu.tex +++ b/prng_gpu.tex @@ -1,5 +1,41 @@ \documentclass{article} +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} + +\title{Efficient generation of pseudo random numbers based on chaotic iterations on GPU} \begin{document} -qdsqsd -qsdqsd +\maketitle + +\begin{abstract} +This is the abstract +\end{abstract} + +\section{Introduction} + +Interet des itérations chaotiques pour générer des nombre alea\\ +Interet de générer des nombres alea sur GPU +... + +\section{Chaotic iterations} + +Présentation des itérations chaotiques + +\section{Efficient prng based on chaotic iterations} + +On parle du séquentiel avec des nombres 64 bits + +\section{Efficient prng based on chaotic iterations on GPU} + +On parle du passage du sequentiel au GPU + +\section{Experiments} + +On passe le BigCrush\\ +On donne des temps de générations sur GPU/CPU\\ +On donne des temps de générations de nombre sur GPU puis on rappatrie sur CPU / CPU ? bof bof, on verra + +\section{Lyapunov} + +\section{Conclusion} + \end{document}