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注示:每個學校我們只找1個合作團隊!!請抓住機會，趕快致電吧!!先來先得!!
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好的性能。在CPU編程環境中，寫出每個輸入數據元素有不同數量的輸入的程序很容易，但在GPU這種并行機上還是有不少麻煩。 通用的數據結構正是GPU編程的較大困難之一。CPU程序員經常使用的數據結構如列表和樹在GPU身上并不容易實現。GPU目前還不允許任意存儲器訪問，而且GPU運算單元的設計為主要操作是在表現位置和顏色的四維向量上。 不過這些并不能阻擋GPU編程的加速發展，因為GPU不是真的為通用計算而設計的，需要一些努力才能讓GPU高速地服務通用計算程序。這些努力前些年是程序員而單獨實現的，而隨著ATI和NVIDIA開始看到高性能計算市場的硬件需求，我們看到無論是Fermi架構添加全能二級緩存和統一定址還是RV870架構不斷優化LDS并放大并發線程數，這些
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