TensorRT-8.0.0.3.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.2.zip使用需要的环境： ubuntu18.04 tensorrt==8.0.0.3 cuda==11.0 cudnn==8.2

TensorRT-8.0.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.2.zip使用需要的环境： ubuntu18.04 tensorrt==8.0.1.6 cuda==10.2 cudnn==8.2

TensorRT-8.0.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.3.cudnn8.2.zip使用需要的环境： ubuntu18.04/20.04 tensorrt==8.0.1.6 cuda==11.3 cudnn==8.2

GPU产生之前，处理2D、3D图像都是依赖于CPU，但是由于CPU任务繁多，而且还有设计上的原因，这样面对处理日益复杂的3D图形图像时就会常常出现显卡等待CPU数据的情况，正是在这种情况下一种全新的图形图像处理器诞生了，从而大大加快了图形图像的处理速度，这种处理器就是“GPU”

如果，光流估计文件下载失败，或者下载时间长可以下载这个文件，然后更改cmake文件路径即可。

cuda_10.0.130_411.31_win10(包含11.5.1_496.13_windows和11.1.0_456.43_win10)的网盘安装链接,方便大家下载使用。

格子Boltzmann模拟 我意识到自己只是一个在时间流中虚弱挣扎的人。 但是我仍然有能力以这样的方式做出贡献：当气体理论复活时，不需要太多的重新发现 -[Ludwid Boltzmann（* 1844，维也纳，✟于Duino bei Triest）] 受到Daniel V. Schroeder 的原创作品的启发。 格子玻尔兹曼是一种简单而相对年轻的计算流体动力学方法。 与基于宏观量（质量，动量和能量）守恒的传统计算流体动力学相比，LBM通过在离散晶格网格上传播和碰撞的粒子动力学来对流体进行建模。 由于这种对比，LBM对于数字计算的研究具有一些有趣的优势，例如易于处理复杂的边界和算法的并行化。 。 下图显示了如何将流体“粒子”表示为离散模型，从而使编写简单明了的建模代码变得毫不费力。 该项目旨在利用算法易于并行化的特性来加速传播，碰撞和弹跳步骤，其中网格的增长对程序运行时间的增长具

在opencv读取的图片，转化为gpumat，用opengl绘制，并在图片上绘制矩形。使用cuda加速。

为加快表面三维形貌分析中高斯滤波算法的执行速度,提出了一种基于计算统一设备构架(CUDA)的高斯滤波算法来实现高速并行处理.分析高斯滤波算法原理和CUDA并行计算体系,将CUDA并行计算技术引入到表面分析领域.针对高斯滤波数据间依赖性弱和CUDA采用单指令多线程(SIMT)执行模型的特点,总结出适合于CUDA的并行高斯滤波算法流程.实验证明:该方法与CPU串行处理方法相比,其加速比达到40倍以上,可以有效提高数据处理能力.

1.CUDA纹理学习 2.CUDA定义核函数加速重建 3.平行束采点 4.双线性插值函数 5.SART重建