opencl提升多少性能，photoshop cs6新增的 opencl 能用吗

1，photoshop cs6新增的 opencl 能用吗

能用不过对电脑配置要求有点过高XP系统建议不要用。OpenCL是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。大家都知道计算机的计算主要有CPU和GPU。CPU是中央处理器，GPU是图形处理器。两者的分工不同，那么两者可不可以一起来合作协作运算？有，那就是异构计算。(OpenCL是开放的通用计算加速标准，目前通用计算规范主要有三种，NVIDIA独家的CUDA，微软主导的DirectCompute，苹果等多家厂商支持的OpenCL。目前已经有越来越多的软件支持OpenCL，我们常用的文件压缩、音视频转码、图像处理、视频播放等软件都有支持OpenCL的版本，比如WinZip、PowerDVD、Handbrake、PhotoShop、VLC播放器等。)AMD用价格更低的AUP挑战Intel的Core i级别的靠的就是这个优势，因为他们在GPU性能上相比Intel实在太强势了，强大的浮点性能只是用来玩游戏就太浪费了，有了OpenCL的辅助GPU可以加速更多的CPU应用，用户使用AMD的CPU也能获得更多的性能提升了。测试对比：1、 WinZip 16.5之后的版本开始支持OpenCL加速，测试中用它压缩一个750.99MB大小的驱动包，秒表记录压缩时间。由于APU中OpenCL加速有开关选项，对比了加速前后的A10-5800K的压缩时间。关闭OpenCL用时41.94S，开启OpenCL用时22.8S！ 2、 LuxMark考验的是显卡的OpenCL运算能力，测试时使用GPU/CPU/GPU+CPU模式，看看开启OpenCL后性能的提升。CPU模式，得分185；纯GPU模式，得分242；GPU+CPU, 开启OpenCL，得分333！3、最后到ADOBE Photoshop登场：在这里使用一张204MB的图片进行径向模糊测试，看看其耗时多少进行对比。关闭OpenCL, 渲染的时间是81.6秒；开启OpenCL, 渲染的时间是78.7秒。

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2，OpenCL是什么查了半天没看懂能简单明了的告诉我是干什么的有什么功能

全称Open Computing Language，开放运算语言，是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境。用于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码。广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。你可以这样理解，把写程序当成做饭，你需要做蛋炒饭，OpenCL就相当于鸡蛋，炒饭。你不必把母鸡养大，然后等它下蛋，你也不必去种地，等大米成熟。无论你想做蛋炒饭，西红柿炒鸡蛋，直接拿来用就好了。程序员在写程序时，会遇见写重复代码的情况，一段代码比较常见，需要经常用到它，那就把它单独拿出来，用的时候，直接放进去就好了，不用再重新写，大大减少了工作量。扩展资料在这里汇总一些OpenCL的基本概念，包括设备、核函数、主机、平台等，把这些概念跟CUDA类比，理解起来就很容易了。设备（Device）： GPU及其显存组成的计算系统。核函数（Kernel）：是在设备程序上执行运算的入口函数，在主机上调用。SIMT（Single Instruction Multi Thread）：单指令多线程，GPU并行运算的主要方式，很多个多线程同时执行相同的运算指令，当然可能每个线程的数据有所不同，但执行的操作一致。工作项（Work-item）：跟CUDA中的线程（Threads）是同一个概念，N多个工作项（线程）执行同样的核函数，每个Work-item都有一个唯一固定的ID号，一般通过这个ID号来区分需要处理的数据。工作组（Work-group）：跟CUDA中的线程块（Block）是同一个概念，N多个工作项组成一个工作组，Work-group内的这些Work-item之间可以通信和协作。ND-Range：跟CUDA中的网格是同一个概念，定义了Work-group的组织形式。主机（Host）： CPU及其内存组成的计算系统。品台（Platform）：主机和OpenCL管理框架下的若干个设备构成了一个品台，所有GPU操作都限定这这个选择的Platform上运行。OpenCL编程的第一步就是选择并初始化一个平台。上下文（Context）：定义了整个OpenCL的运行环境，包括Kernel、Device、内存管理和指令队列等。指令队列（Command-Queue）：一些需要在设备上执行的OpenCL指令的集合。参考资料来源：百度百科-OpenCL

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3，快2 倍TFLite 推出基于 OpenCL 的 Android 移动 GPU 推理引擎

TensorFlow Lite（TFLite）现在支持在 Android 设备上使用 OpenCL 进行 GPU 推理，这一改进使得 TFLite 性能比使用现有 OpenGL 后端提高了约 2 倍。 TensorFlow Lite 团队介绍了目前其使用 OpenCL 在移动 GPU 推理上所取得的进展，并宣布正式推出基于 OpenCL 的 Android 移动 GPU 推理引擎，该引擎在大小合理的神经网络上可比现有的 OpenGL 后端提供高达 2 倍的性能提升。 OpenGL ES 3.1 中添加了计算着色器，但其向后兼容的 API 设计决策限制了发挥 GPU 的全部潜能。另一方面，OpenCL 从一开始就是为使用各种加速器进行计算而设计的，因此与移动 GPU 推理领域更加相关。因此，TFLite 团队研究了基于 OpenCL 的推理引擎，引入了一些功能，使得能够优化移动 GPU 推理引擎。相比之下，新的移动 GPU 推理引擎有以下要点：性能分析：与 OpenGL 相比，优化 OpenCL 后端要容易得多，因为 OpenCL 提供了良好的分析功能与高通 Adreno 很好的支持。使用这些概要分析 API，能够非常精确地测量每个内核调度的性能。优化工作组大小：高通 Adreno GPU 上的 TFLite GPU 性能对工作组大小非常敏感，选择正确的工作组大小可以提高性能，反之亦然。借助上述 OpenCL 中的性能分析功能，能够实现针对工作组大小的优化器，这使平均速度提高了 50％。原生 16 位精度浮点（FP16）： OpenCL 原生支持 FP16，并要求加速器指定数据类型的可用性。作为正式规范的一部分，即使是某些较旧的 GPU，例如 2012 年推出的 Adreno 305，也可以发挥其全部功能。恒定内存（constant memory）： OpenCL 具有恒定内存的概念。高通增加了一个物理内存能力，使其非常适合与 OpenCL 的恒定内存一起使用。对于某些特殊情况，例如在神经网络开始或末尾非常薄的层，这被证明是非常有效的。Adreno 上的 OpenCL 通过与该物理恒定内存和上述原生 FP16 支持的协同作用，能够大大超越 OpenGL 的性能。 TFLite 具体展示了在 CPU（大内核上的单线程）使用现有 OpenGL 后端的 GPU 以及使用新的 OpenCL 后端的 GPU 上的性能对比。上图分别说明了在两个著名的神经网络 MNASNet 1.3 和 SSD MobileNet v3（大型）上使用 OpenCL 的特定 Android 设备上推理引擎的性能。可以看到，新的 OpenCL 后端的速度大约是 OpenGL 后端的两倍，并且 OpenCL 在较大的网络上的性能甚至更好。此外，因为 OpenCL 本身不属于 Android 的一部分，某些用户可能无法使用。为了简化开发，TFLite GPU 委托添加了一些修改，首先在运行时检查 OpenCL 的可用性，如果可用，将使用新的 OpenCL 后端，否则将退回到现有的 OpenGL 后端。实际上，OpenCL 后端自 2019 年中期以来一直存在于 TensorFlow 存储库中，并且通过 TFLite GPU delegate v2 无缝集成。另外，现在马上就是“金九银十跳槽期”了，有不少朋友都在跃跃欲试了，对于程序员来说，要学习的知识内容、技术有太多太多难点，要想不被面试淘汰就只能提前做好复习规划、认真刷题，在学习中不断提升自己，个人建议在面试之前给自己做一次完整的知识梳理和刷题是必不可少的。做知识梳理能加深你对原理的掌握程度，而刷题能提高你对技术面试的广度和深度。请记住，从来都是只是我们去适应环境，而不是环境来适应我们！附上我之前收集的二十套一二线互联网公司Android面试真题（含BAT、小米、华为、美团、滴滴）和我自己整理Android复习笔记（包含Android基础知识点、Android扩展知识点、Android源码解析、设计模式汇总、Gradle知识点、常见算法题汇总共计732页）。腾讯Android面试真题（Java部分）腾讯Android面试真题（Android部分）一二线互联网公司Android面试真题分类总览

快2 倍TFLite 推出基于 OpenCL 的 Android 移动 GPU 推理引擎