机器学习与计算机视觉（opencl编程）
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机器学习与计算机视觉（opencl编程）
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因为学习cuda的原因，所以最近一段时间对GPU编程比较感兴趣。大家都知道，cuda是属于nvidia公司的产品，那么我就在想，对于其他公司开发的GPU产品，他们是怎么做的？结果就是opencl编程。
1、opencl编程
opencl支持nvidia、ati、arm等多个gpu，也可以在嵌入式设备上完成。
2、opencl的编译环境
大部分安装了gpu的编程环境，比如说cuda sdk，就可以开发opencl编程了。
3、最简单的opencl代码
https://github.com/giobauermeister/OpenCL-test-apps/blob/master/cl_sample_timer/cl_sample_timer.c
4、编译opencl代码的时候需要注意什么
在链接的时候添加OpenCL.lib即可
5、查询opencl设备信息
可以参考这个链接，https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411861.html
用到的api主要就是两个，clGetPlatformIDs & clGetPlatformInfo
6、opencl和cuda的相同之处
opencl和cuda结构上差不多，一部分api代码都是在cpu运行的，只有kernel部分的代码才是在gpu上运行的。当然除了c语言之外，opencl和cuda都是支持python的，将kernel代码传给python就可以了，使用起来不复杂。
7、opencl和cuda的关系
opencl&cuda有点类似于opengl&direct x的关系。对于跨平台来说，opencl更好，但是cuda的生态更棒。本身cuda除了cudnn之外，还提供了很多的第三方库，这些对于需要数学库移植的同学来说太方便了。
8、个人怎么学习使用
如果是在nvidia的环境开发，那么多多使用cuda，总归没有错的。但是如果arm系列的gpu，opencl基本上是你唯一的选择。不然，你只能使用neon指令去加速一些特殊的算法了。
9、opencl & opencv
现在很多朋友使用opencl加速opencv的效果不明显，建议可以自己编写opencv算法、测试高分辨率图片、用很多图片来测试算法，看看原因出在哪里。另外测试的时候多让图像在gpu保存，不要在cpu和gpu之间搬来搬去，这样很浪费时间。
当然，现在除了opencl，也有一种并发框架，类似于openmp，它就是openacc，https://www.openacc.org/get-started
参考代码链接在这https://yq.aliyun.com/articles/71262，内容如下
目前soc上面的dsp、fpga、gpu、nn其实都是可以用来数据计算的。只不过因为功耗、习惯、技术积累的原因，通常我们只使用其中的一种技术。这个时候，就要适当多了解一下其他硬件编程技术。不管从哪方面讲，opencl&cuda都是非常不错的，既满足了并发的要求，而且学习难度上也小很多。dsp&fpga太小众了，nn也是每一家都有自己的方案，自己能控制的可能只剩下GPU编程这一种了。
安装了cuda之后，就可以opencl编程，比如https://blog.csdn.net/liu798675179/article/details/53240803。
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