cuda的模型很简洁，基本上就是针对一大段数据，调用函数并行处理。
但是目前限制很多，如所有gpu上执行的函数都必须内联，这意味着你没法
用模块化或面向对象的设计来分离复杂系统。还有寄存器十分有限，
对Ray tracing来说基本不够用，这让gpu的吞吐量无法很高。
不过，作为一个飞速发展的并行模型来说，未来有很大的潜力。
600 path per pixel
这张图是针对smallpt改造的cuda版本，作为都没有优化的版本来说，gpu的速度
惊人，比cpu版本快几十倍。不过，这是特例，smallpt的结构太简单，一旦加上
复杂的模型，灯光，材质，贴图，gpu未必能超过cpu，这得在以后慢慢试验。
目前只改写了材质系统。
