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。

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