⑴ 为什么在FPGA上使用OpenCL
对异构计算的需求导致出现了新程序语言，推动新硬件的开发。一个例子就是苹果公司首创的OpenCL。OpenCL是一种编程框架，可在异构平台（包括CPU、GPU、DSP、FPGA和其他类型的处理器）上执行。OpenCL包括一种开发核心程序（在硬件器件上执行的功能）以及定义和控制各种平台的应用程序接口（API）的语言。OpenCL支持基于任务的并行计算以及基于数据的并行计算。
在过去十年左右，处理器硬件频率遇到了所谓的功率墙，使得处理器无法进一步提高频率。近几年中，您最后一次听说英特尔等CPU制造商以时钟速度宣传处理器性能是什么时候？相反，CPU制造商一直都在忙着往CPU中添加更多的处理内核，增强其指令集，保证系统可以同时执行多条指令，提高程序执行速度，而无需提高时钟频率。软件公司也一直忙于开发一种通过计算机代码组（即“线程”）以真正的并行方式执行程序的软件。在并行计算中，线程是在单独的处理器内核，而不是以前的伪并行处理器（线程不是在单独的处理器内核上执行，而是被操作系统进行了时间分割，表面上看是并行运行的）上执行的。
FPGA在本质上是并行的，因此，与OpenCL并行计算能力完全吻合。FPGA提供了一种流水线并行方法，可通过在任务中应用推拉配置，利用先前任务中的不同数据（无论是否存在主机交互）完成任务。这是典型数据级并行或任务并行的又一选择。OpenCL支持您在熟悉的C程序语言环境中，利用OpenCL提供的多种功能来编写代码。您无需学习FPGA设计人员的底层HDL编码工作，即可将这些内核程序发送至FPGA。通常，使用OpenCL编写FPGA代码，可以为软件开发人员和系统设计人员带来一些优势。
✓ 简单方便的进行开发：大多数软件开发人员都对C编程语言十分熟悉，而对低层HDL语言并不十分了解。OpenCL使您能够在更高层面上编程，让更多的软件开发人员都能采用您的系统。
✓ 代码分析：您可以使用OpenCL分析代码，确定性能关键的部分，通过FPGA中的内核进行硬件加速。
✓ 性能：每瓦性能指标是系统设计的最终目标。使用FPGA，您可以在高能效解决方案中均衡的实现高性能。
✓ 效率：FPGA是一种精细粒度并行体系结构，使用OpenCL，只生成所需要的逻辑，功耗是其他硬件方案的五分之一。
✓ 异构系统：使用OpenCL，可以针对FPGA、CPU、GPU和DSP无缝开发内核程序，从而实现真正的异构系统设计。
✓ 代码重用：软件开发的“圣杯”是实现代码重用。通常，代码重用是软件开发人员和系统设计人员难以企及的目标。OpenCL内核支持代码移植，可用于不同项目、不同系列、不同代的FPGA，延长代码的生命周期。
目前，OpenCL是由技术联盟科纳斯组织负责开发和维护的。大多数FPGA制造商都可以为FPGA的OpenCL开发提供软件开发套件（SDK）。
⑵ Linux下，GCC环境，c语言，使用Opencl， 如何做一个有Button的界面
OpenCL
是个计算函数库。和
UI
无关。
C
语言开发
GUI
，要看你到底想怎么实现，是在字符界面?图形界面。什么软件库支持环境?
Xorg
图形环境下，GTK
和
QT
都可以方便实现。自己写实现库直接调用
xorg
的功能也可以，不过
xorg
的功能很简单，自己写图形库会累死，但是依赖环境很小。
字符界面，你可以跑
framebuffer
的图形库(又都什么支持不知道，我只知道
QT-E
支持)，也可以用
ncurses
，我记得他支持伪窗口界面。
你这前提条件说的太少了，真不好确定你到底需要什么。
不过
arm
下面跑
opencl
?这个有什么意义吗?这种专门跑计算的东西，在
arm
上面是不是性能更渣呢……
⑶ Linux下，GCC环境，C语言，使用Opencl， 如何做一个有Button的界面
OpenCL
是个计算函数库。和
UI
无关。
C
语言开发
GUI
，要看你到底想怎么实现，是在字符界面？图形界面。什么软件库支持环境？
Xorg
图形环境下，GTK
和
QT
都可以方便实现。自己写实现库直接调用
xorg
的功能也可以，不过
xorg
的功能很简单，自己写图形库会累死，但是依赖环境很小。
字符界面，你可以跑
framebuffer
的图形库（又都什么支持不知道，我只知道
QT-E
支持），也可以用
ncurses
，我记得他支持伪窗口界面。
你这前提条件说的太少了，真不好确定你到底需要什么。
不过
arm
下面跑
opencl
？这个有什么意义吗？这种专门跑计算的东西，在
arm
上面是不是性能更渣呢……
⑷ 为什么OpenCL更能发挥FPGA的优势
在可编程技术发展的最初阶段，可编程能力出现了两个极端。一个极端的代表是单核CPU和DSP单元。这些器件使用含有一系列可执行指令的软件来进行
编程。对于编程人员，在概念上以连续的方式来开发这些指令，而高级处理器能够对指令重新排序，在运行时从这些连续程序中提取出指令级并行处理操作。作为对
比，可编程技术另一极端的代表是FPGA。通过开发可配置硬件电路对这些器件编程，完全并行执行。使用FPGA的设计人员实际上是大规模开发粒度非常精细
的并行应用。多年以来，这两个极端同时存在，每一类型的可编程功能适用于不同的应用领域。但是，最近的技术发展趋势表明，有更好的技术同时实现了可编程和
并行处理操作。
软件可编程器件的第二种趋势是复杂硬件的出现，从顺序程序中提取出指令级并行处理操作。单核体系结构
输入指令流，在器件中执行它们，这些器件会有很多并行功能单元。处理器硬件的很大一部分必须专门用于从顺序代码中动态提取出并行处理操作。此外，硬件还会
尝试去补偿存储器延时。一般而言，编程人员开发程序时没有考虑处理器的底层存储器结构，好像只有大规模的统一快速存储器。相比较而言，处理器必须处理实际
延时，以及与外部存储器的有限带宽链接。为保持功能单元能够传送数据，处理器必须从外部存储器中预先获取数据，放入片内高速缓存中，这样，数据更接近要进
行计算的地方。使用这些技术，性能经过多年的提高后，这类体系结构的改动已经不大了。
图1.可编程和并行技术最近的发展趋势
在
传统处理器体系结构上，这两种趋势的优势日益减小，我们开始寻找各种软件可编程器件，这些器件的发展非常快，如图1所示。重点是从运行时自动提取指令级并
行处理操作，发展到在编码时明确的找到线程级并行处理操作。开始出现高度并行的多核器件，一般趋势是含有多个简单处理器，很多晶体管专门用于计算，而不是
采用高速缓存，提取并行处理操作。这些器件一般包括含有2、4或者8个内核的多核CPU，以及含有数百个适用于数据并行计算的简单内核的GPU等。为能够
在这些多核器件上实现高性能，编程人员必须以并行方式清晰的对实际应用进行编程。每一内核都必须分配一定的工作，这样，所有内核能够协同工作，执行某一计
算。这也是FPGA设计人员在开发其高级系统体系结构时所做的工作。
考虑到多核新时代开发并行程序的需求，开发了
OpenCL
(开放计算语言)，以便开发跨平台并行编程标准。OpenCL标准还能够自然的描述在FPGA中实现的并行算法，其抽象级要比VHDL或者Verilog
等硬件描述语言(HDL)高得多。虽然有很多高级综合工具能够实现高等级的抽象功能，但是都存在同样的基本问题。这些工具会采用连续C程序，产生并行
HDL实现。在开发HDL时，困难还不是很明显，但是，提取出线程级并行处理操作在FPGA中实现以提高性能时，困难却非常大。而FPGA的并行功能非常
强大，与其他器件相比，在尽可能提取并行功能时出现任何失败的后果都非常严重。OpenCL标准能够解决很多这类问题，它支持编程人员明确的设定并控制并
行处理操作。与纯C语言描述的连续程序相比，OpenCL标准能够更自然的匹配FPGA的高度并行特性。
OpenCL应用程序含有两部分。OpenCL主程序是纯软件例程，以标准C/C++编写，可以运行在任何类型的微处理器上。例如，这类处理器可以是FPGA中的嵌入式软核处理器、硬核ARM处理器或者外置x86处理器。
在
这一主软件例程执行期间的某一点，某一功能有可能需要进行大量的计算，这就可以受益于并行器件的高度并行加速功能，例如CPU、GPU、FPGA等器件。
要加速的功能被称为OpenCL内核。采用标准C编写这些内核；但是，采用结构对其进行注释，以设定并行处理操作和存储器等级。图2中的例子对两个数组a
和b进行矢量加法，将结果写回输出数组应答中。矢量的每一元素都采用了并行线程，当采用像FPGA这类具有大量精细粒度并行单元的器件进行加速时，能够很
快的计算出结果。主程序使用标准OpenCLAPI，支持将数据传送至FPGA，调用FPGA内核，传回得到的数据。
图2.在FPGA上实现的OpenCL例子
在FPGA中，可以把内核功能传送到专用深度流水线硬件电路中，它使用了流水线并行处理概念，在本质上就是多线程的。这些流水线的每一条都可以复制多次，与一条流水线相比，提供更强的并行处理功能。
在FPGA上实现OpenCL标准的优势
使
用OpenCL描述来开发FPGA设计，与基于HDL设计的传统方法相比，具有很多优势。开发软件可编程器件的流程一般包括进行构思、在C等高级语言中对
算法编程，然后使用自动编译器来建立指令流。面向OpenCL的Altera
SDK提供了设计环境，很容易在FPGA上实现OpenCL应用。如图3所示。
图3.面向OpenCL的Altera SDK简介
可
以把这一方法与传统的FPGA设计方法相比较，在传统方法中，设计人员的主要工作是对硬件按照每个周期进行描述，用于实现其算法。传统流程涉及到建立数据
通路，通过状态机来控制这些数据通路，使用系统级工具连接至底层IP内核，由于必须要满足外部接口带来的约束，因此，需要处理时序收敛问题。面向
OpenCL的AlteraSDK帮助设计人员自动完成所有这些步骤，使他们能够集中精力定义算法，而不是重点关注乏味的硬件设计。以这种方式进行设计，
设计人员很容易移植到新FPGA，性能更好，功能更强，这是因为OpenCL编译器将相同的高级描述转换为流水线，从而发挥了FPGA新器件的优势。
在
FPGA上使用OpenCL标准，与目前的硬件体系结构(CPU、GPU，等)相比，能够大幅度提高性能，同时降低了功耗。此外，与使用Verilog或
者VHDL等底层硬件描述语言(HDL)的传统FPGA开发方法相比，使用OpenCL标准、基于FPGA的混合系统(CPU
+FPGA)具有明显的产品及时面市优势。
⑸ 雪豹的开发者相关技术
Mac OS X v10.4在支持64位的机种上增加了有限的64位应用程序支持；Mac OS X v10.5将64位应用程序支持扩展到了大多数Mac OS X的库和框架上。
Mac OS X 10.6中，绝大多数内建的应用程序都已经重新编译以支持x86-64架构（除了iTunes，Front Row，Grapher和DVD播放程序以外）。利用Mach-O的通用二进制特性，这些程序在32位处理器上可以以32位模式运行，在64位处理器上则可以以64位模式运行，在加载时自动选择最合适的版本。同时，内核和内核扩展也可以使用通用二进制格式以同时支持两种构架。
同时，为了可以在某些机种上以64位模式运行，Mac OS X 内核也进行了重新编译。在不是默认运行64位模式的机种上，用户需要在启动时按住数字键6和4以使用64位内核，或更改com.apple.Boot.plist使得以默认64位内核方式启动。反之，在默认加载64位内核的情况下，可以在开机时按住数字键3和2以使用32位内核。64位内核只支持64位的内核扩展，反之亦然；普通应用程序则无此限制，唯独32位程序只能使用4GB的内存空间 Grand Central Dispatch可以利用新的Mac上的多核处理器取得更好的性能。由于为多核CPU进行程序优化的技术难度，多数程序并没有有效的利用多核的特性，因此，多核处理器的能力常常没有得到完全的应用。Grand Central Dispatch包含一些可以帮助开发者有效的利用多核特性进行并行计算的API。
Grand Central Dispatch将线程编程的焦点移到了编程自身，而将开发者从原有的将任务平均分配到各个核上、清除无用线程使用的内存等繁琐过程中解放出来，使优化性能变得更为容易。Apple也给出了用于开发者编写的程序的Grand Central Dispatch API，也允许开发者分析Grand Central Dispatch程序中特定模块的性能。
一种称为“块”（blocks）新的C语言和Objective-C语言特性使得开发者可以更简便的优化程序，以应用Grand Central Dispatch的优点。 OpenCL允许在任意程序中利用GPU的运算能力，而不限于类似于3D游戏的偏重图形的程序。OpenCL自动的为Mac中的GPU种类而优化，并利用可用的运算能力。OpenCL提供了连续的数值精度，并修正了妨碍基于GPU编程的一个问题。
OpenCL的目的与Nvidia的C语言框架CUDA以及微软的Direct3D 11计算技术相似。
OpenCL只能在下列GPU上工作： NVIDIA GeForce 320M, GT 330M, 9400M, 9600M GT, 8600M GT, GT 120, GT 130, GTX 285, 8800 GT, 8800 GS, Quadro FX 4800, FX 5600 and ATI Radeon HD 4670, HD 4850, HD 4870, HD 5670, HD 5750, HD 5770, HD 5870 CUPS （是在许多类Unix系统上应用的打印系统）被升级到了1.4版，提供了改进的驱动，网络，Kerberos支持以及一些性能改进。CUPS 1.4也是第一个支持互联网打印协定2.1版的实现。
⑹ 什么是OpenCL面向FPGA的OpenCL有何优点
OpenCL（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，便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，而且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。
OpenCL标准是第一个开放、免版税、统一的编程模型，能够在异构系统上加速算法实现。OpenCL支持在不同的平台上使用基于C的语言来开发代码——从CPU、GPU、数字信号处理（DSP）器件，到FPGA。Khronos集团的很多供应商都支持OpenCL。
面向FPGA的OpenCL有什么优点？
（1）使用户的产品能够更迅速面市
a.与传统的FPGA设计流程相比，产品能够更迅速面市。
b.使用OpenCL C （基于ANSI C）并行编程语言而不是传统的底层硬件描述语言（HDL）来描述您的算法。
c.在更高层的设计抽象环境中迅速进行设计开发。
d.针对目前和未来的FPGA重新定位OpenCL C代码，设计不会过时。
e.跳过耗时的手动时序收敛以及FPGA、主机和外部存储器之间的通信接口设计工作，一个步骤中就可以在FPGA上实现您的OpenCL C代码。
（2）能获得了性能更好、功效更高的解决方案
a.把对性能要求较高的功能从主处理器中卸载到FPGA上，从而提高了性能。
通过观看采用OpenCL，卸载到FPGA来加速算法性能的演示，了解详细信息。
c.与其他硬件方案相比，显着降低功耗，提高性能。采用FPGA的精细粒度体系结构，Altera面向OpenCL的SDK只生成您需要的逻辑，功耗只有硬件方案的1/5。
⑺ opencl能不能取代opengl
我以前接触过opengl的编程，所以应该说，opengl还是比cl应用广。有些效果opencl实现可能要比gl复杂些，不过，看你熟悉那种shading 语言了，我觉得opencl不能取代gl的，就像C++虽然功能强大，但是不能完全取代c语言的。因为各自有各自独特的应用领域。
⑻ 谁主沉浮 OpenCL与CUDA架构深入解析
CUDA和OpenCL的关系，他们并不是冲突关系，而是包容关系。OpenCL是一个API，在第一个级别，CUDA架构是更高一个级别，在这个架构上不管是OpenCL还是DX11这样的API，还是像C语言、Fortran、DX11计算，都可以支持。作为程序开发员来讲，一般他们只懂这些语言或者API，可以采用多种语言开发自己的程序，不管他选择什么语言，只要是希望调用GPU的计算能，在这个架构上都可以用CUDA来编程。
CUDA编程的道理和CPU的编程很类似，比如有了X86的指令集，又有X86各种各样的CPU，那么我们只需要对这个指令集编程即可。X86架构上有各种各样的开发工具，当然也有C语言，Fortran语言，Python语言，Java或者以前的Pascal语言，不论你使用什么语言进行开发，最后还是在X86的架构上执行。
CUDA也是一样，有了CUDA的指令集，有了支持CUDA的硬件，我们就可以采用不同的途径来进行开发，比如可以采用OpenCL或者DirectX这样的API，也可以用C语言或者Fortran或者Java开发，最终都可以在CUDA架构上运行。
⑼ FPGA适合用在哪儿OpenCL，C，和C++语言对FPGA和全SoC有什么用
fpga开发：需要什么自己写；其他的是已经写好了，你用就成了，就比如STM上面有5个串口，要用到6个的时候要么换IC，要么换其他办法；fpga的时候，要用串口，自己写协议，要多少有多少，资源允许的情况下，目前的fpga资源，串口所占资源忽略不计。