OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan：树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎，同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中，有一个实验相当成功。在此，我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎，与现有的 OpenGL 后端相比，其在适当大小的神经网络（为 GPU 提供足够的工作负载）的推理速度可提升高 2 倍。
项目目录结构如下图，facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件，1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件，希望在cmake创建Makefile时，opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量，以保存不同版本的opencl 头文件位置，最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本，并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置，然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑，OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构（HSA）的功能，比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存，可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外，GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优，简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
用opencv4时，用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题：
上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序，成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作：
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布，该深度学习库支持加速卷积神经网络，并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考，机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性： 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器（Deep Convolution Solver） 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat，它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数，但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，这个标准最早是苹果公司提出，后来变成了一个国际标准，目的是通过它开发通用的GPU计算软件，中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准，就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它，
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本文翻译自：《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
APPML（Accelerated Parallel Processing Math Library ）和Bolt（C++ template library OPENCL）两大项目主要技术负责人Kent Knox（AMD任职已有15年）在AMD开发者博客上发表博文称，目前，AMD将加速并行处理数学库开源，内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上，同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上，命名为clMath，
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编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战，而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上，并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
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这个项目 GGML 子仓库中， third_party/ggml/src/CMakeList.txt 有个错误。打开并找到 178-183 行：
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
OpenCV 3中的Transparent API就是OpenCV 2中的OCL模块，从OpenCV 3开始，已经没有OCL模块，取而代之的是Transparent API。Transparent API主要是用来提升性能的。
OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习，但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性，导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码，你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
opencv编译参数，with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
首先查了一下，cuda只支持Nvida显卡，所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend，这个版本还没有release，都是开发版。
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第85天，我们正在讲解Driver API，希望在接下来的15天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
随着深度学习、区块链的发展，人类对计算量的需求越来越高，在传统的计算模式下，压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快，CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面，比如Google的TensorFlow深度学习框架，默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力，在CUDA退出后仓促应对，使用了开放式的OPENCL架构，其中对CUDA应当说有不少的模仿。开放架构本来是一件好事，但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡
根据摄像头不同的接入协议，我们的流媒体服务器分为不同的产品，有支持RTMP协议的EasyDSS，有支持国标GB28181协议的EasyGBS，以及支持RTSP协议的EasyNVR。目前我们的流媒体服务器及视频播放器Easy Player都能够支持H.265编码格式的视频。
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》，结合自身实践所做的总结，在此，特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限，文中如有不到的地方，欢迎大家批评指正。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第66天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的34天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。
作者知乎网址：https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
CPU使用冯诺依曼结构，缓存大，处理单元少 GPU处理图像每个像素可以单独处理，缓存小，处理单元很多
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MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
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2015年9月，Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能，并将相应函数添加到库里，除此之外支持阵列和数据处理功能。 此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发，开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备，以及其他加速器。凭借其易于使用的API，这种不依赖于硬件的软件库可
总的来说，CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务；而GPU擅长的是大规模的数据并行（data-parallel）的计算任务。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
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先执行 ethminer -G –list-devices 查看Gpu数量，我的机器是8Gpu，执行命令后
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大家好！我是赵军，现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作，两年多前加入FFmpeg社区，2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer，主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。由于能够将函数链到函数堆栈中，它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能。它还充分利用OpenCL语言平台，在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作。深度学习是一个非常强大的工具，对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将看到，只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络。
GROMACS 是目前最常用的分子动力学开源软件。主要用于蛋白、高分子化学和碳纳米管模拟。 荷兰一家OpenCL技术服务公司StreamComputing在Gromacs开发团队的支持下将Gromacs CUDA移植到OpenCL1.1上。 源代码来源和构建 目前该项目还在进行中，不过已经接近完成。 因为还没有二进制代码，所以除了有C，C + +和CMake知识外，你还需要知道如何使用Git。它建立在Windows和Linux， Nvidia和AMD GPU是现阶段的目标平台。
Juice 是一个为黑客设计的开放的机器学习框架，用于构建经典、深度或者混合的机器学习应用程序。
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在面对大规模计算密集型算法时，MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈，一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力，为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
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