！壞人必需做好事！

目前覺得最適合gpu的大概就是griding運算了，
各結果沒有相依性，但是有記憶體不夠的問題，
由於輸入資料輸出資料的密度一高，很容易就記憶體不夠，
造成程式實作難度大幅增加，
且由於一般的顯卡記憶體除了要給你計算，
還需要顯示電腦畫面，但一般人的顯卡只有512mb，
所以基本上輸出入的資料不能超過400mb，
而且基本上只能用float不能用double，
除非是很好很好的顯卡，可惜一般人沒有，
不過這樣也省了一半的空間，
不過說真的200/200mb的輸入輸出記憶體，
拿來做科學計算實在很不夠，
原始的raw data本來就資料量龐大了，
基本上要x, y, z, data1, data2 ...
一組資料至少要4個double或float，
一個地區的資料可能會有200*200*50的資料，
大約15.25mb，感覺還好耶~
不過重點在輸出，如果輸出密度很高的話，
就不好說了，之前就遇到4800*4800*500的，
就爆了，總之有空時應該要想個演算法來解決，
而且不要算太慢。