本程序解决的问题是中期冲突探测的GPU加速问题。随着航空运输业的持续高速增长，空中交通流量日益增长、空域密度不断增加，使得飞机之间的碰撞风险大大增加，对飞行安全造成了严重威胁。为了保障空中交通安全，防止飞机发生危险接近甚至碰撞，冲突检测至关重要。但是，冲突检测的算法非常复杂，而且当某片空域密度过大时，会严重影响检测速度，从而丧失时效性，这时，CPU计算完全不能适应需求，引入GPU并行计算就很必要了。本试验中，经过cuda加速后，不仅能很好的解决目前国内空中管制的100条计划的要求，并且能大大提高

运用蒙特卡洛方法计算π，多线程计算。创建几个线程，每个线程都会生成随机点并确定点是否落在圆圈内。 每个线程都必须更新圈内所有点的全局计数。 一旦所有线程退出，父线程将计算并输出π的估计值。 使用互斥锁或信号量保护共享全局变量更新时的竞争条件。 值得尝试生成的随机点的数量。 作为一般规则，点的数量越大，近似值越接近π。(Estimating Pi using Monte Carlo)