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CUDA的基礎的矩陣相乘法，包含CPU版本以及GPU版本(CUDA Matrix)

进行相关运算时必须要是用的一些步骤,可以解决相关算法的一些问题(Related operations must be used in a number of steps can be solved a number of issues related to algorithm)

Hight Performance Computing Demos

在Isight环境中集成UG/ANSYS，将UG的prt文件先储存文x_t格式文件，然后再导入ANSYS计算，将实现一个ugupdate.exe，功能除了更新prt文件文还将prt文件另存为x_t文件，以供ANSYS调用。(The Isight environment integrated the UG/ANSYS, the UG prt files first to store text x_t format file, and then import the ANSYS calculation will achieve a ugupdate.exe, functions in addition to updated prt files text will prt files saved as files x_t, for ANSYS invoked.)

实现图像文件与.dat文件之间的转换，在DSP程序中输入数据有用。(The realization of image files with the. Dat file conversion between the DSP program useful input data.)

并行程序,并行离散化算法实现，粗糙集数据挖掘程序(Parallel programming, parallel discrete algorithms, rough set data mining program)

说明：  计算π值 C++ 并行算法 分别使用方法左矩形分解、中矩形分解以及梯形分解(π C++ MPI π C++ MPI π C++ MPI π C++ MPI)

使用CUDA并行语言编写的矩阵乘法，与串行语句的对比试验，主要检测出CPU与GPU运行的时间，通过比较时间，达到比较效果。另外此程序可以随意更改矩阵的维数，增强程序的移植性。(CUDA parallel language use matrix multiplication, and serial statement comparison test, the main test of CPU and GPU to run time, by comparing the time, to compare results. Also this program can change the dimension of the matrix, and enhanced portability of the program.)

CUDA平行的優化，以矩陣乘法為基礎。透過ShareMemory做加速(CUDA ShareMem)

mandelbrot set sequential code for mpi