误差分析

Provide basic stack dumping functions

Parallel Computing for some samples!

测绘技能大赛试题03 帮助需要进行比赛的同学解除困难(Question 03 of Surveying and Mapping Skills Competition)

本软件是关于卡尔曼滤波的算法，是在MATLAB环境下的程序。(kalman filter)

实现单GPU二维弹性波全波形反演，采用c++和CUDA c编写，VS2013开发。(2D elastic Full waveform Inversion using a single GPU card, based on C++/CUDA c language, developed by VS2013.)

一些关于并行计算的资料，对初学并行计算的人会有些许帮助(Information about parallel computing, parallel computing for beginners who have a little help)

在学完了并行计算和OPGL之后，努力做了这个程序。小有成就感，还需及需努力(Finished school and OPGL parallel computing efforts, after doing this procedure. Modicum of success a sense of need and the need to)

基于FPGA的深度学习加速器设计与实现，帮助你增加对深度学习的理解，而且作为中文，很适合国内学者。(Design and implementation of deep learning accelerator based on FPGA)

应用背景在GPU上实现N-BODY算法。N-Body模拟问题覆盖了自然科学的很多领域，从宇观的天体物理到宏观的流体动力学，直至微观的分子动力学。例如通过研究围绕着银河系的暗物质晕轮的形状和动力学特征来探索银河系形成过程，需要模拟数百万的星体和暗物质间的作用。现代生物物理学和化学中的许多研究，如细菌或植物体的光合作用膜处发生的光能向化学能的转化，染色体中DNA和蛋白质分子的描述，都需要模拟上千万的原子核分子的作用。关键技术N-Body问题的两个重要特征是： 第一点．计算规模大，因为无论是宇观的天体尺寸还是微观的分 子尺度．都包含了大量的粒子，粒子的规模大到数百万、千万。由于在 系统中任意的两个粒子问都存在着相互作用，因此商接计算粒子间的 相互作用的量级就是O(N^2)； 第二点．系统是动态变化的。为了反应系统的具体变化．尤其是在微观分子结构中．要求时间步足够小。这两个特征决定了计算机模拟 时巨大的计算量。这对于任何扁性能的单台计算机来说都是一个很难突破的瓶颈．因此采用并行汁算是解决N-Body问题的必然选择。主要涉及数据划分和线程任务划分实现。

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