Question

对于平台独立性（桌面，云端，移动设备......），当速度很重要时，使用OpenCL进行GPGPU开发会很棒。我知道谷歌推动RenderScript作为替代方案，但它似乎只适用于Android，并且不太可能包含在iOS中。

因此，我寻求在Android应用中执行OpenCL代码的解决方案。

Answer 1

我所知道的唯一支持OpenCL的Android设备是基于Mali T600系列芯片的产品（文章here）。他们有一个OpenCL SDK。显然它也是OpenCL 1.1的完整档案。

Nexus 10是使用这种芯片的设备。三星Exynos 5双SoC使用Mali T604，所以任何使用它的东西都可以和Mali T600 OpenCL SDK一起使用（我自己也没有尝试过）。

OpenCL博客的作者正在尝试have a go with this，因此可能值得关注他的一系列文章。

但是，Android上的OpenCL支持是全新的（截至2013年2月16日），因此，虽然很有实验性，但在获得更多支持之前可能值得谨慎（谁知道OpenCL 1.1的初始支持有多么错误）是）

Answer 2

虽然问题问题已经过去了，但我认为这仍然是很多开发人员的问题。

答案有两个方面。首先，遗憾的是，Google并未正式支持OpenCL。

第二，幸运的是，许多芯片供应商提供他们的库来支持OpenCL。截至目前，大多数旗舰级和中级智能手机（包括Qualcomm Adreno GPU，ARM Mali GPU或Imagination PowerVR GPU）都包含OpenCL库。

要在Android上使用OpenCL，有几个步骤：

检查设备上是否有OpenCL库。这可以通过使用OpenCL-Z Android来完成。这是检查Android设备上OpenCL可用性的绝佳工具，它还提供了原始计算性能指标，这可能非常有用。

主要芯片供应商的OpenCL库可以在设备中找到：以下是OpenCL库的位置：

Qualcomm Adreno：

/system/vendor/lib/libOpenCL.so
or /system/lib/libOpenCL.so (older devices)

ARM Mali：

/system/vendor/lib/egl/libGLES_mali.so
or /system/lib/egl/libGLES_mali.so

PowerVR：

/system/vendor/lib/libPVROCL.so

使用C或C ++编写OpenCL程序
创建NDK项目以编译您的C / C ++代码，并在设备上将其作为可执行文件进行测试。
为NDK程序功能创建JNI接口。
创建Android项目，使用JAVA代码中的JNI函数调用涉及OpenCL的本机函数。

索尼教程是一个很好的推荐来源。该教程中介绍的技术可应用于任何Qualcomm Adreno GPU。通过极少的修改，该代码和makefile也可以在其他支持OpenCL的设备（例如Mali和PowerVR）上运行。

希望这有帮助。

Answer 3

在Sony开发人员世界中查看Android OpenCL演示，使用源完成项目，其中在OpenCL中完成对图像的双边过滤，并与单线程C实现进行比较。有关Sony设备等预期支持的一些信息也可以在文章中找到。

文章：

Boost the performance of your Android app with OpenCL

文章来源：

Source to OpenCl Android project

免责声明：我是Sony Mobile的顾问

Answer 4

您应该使用RenderScript Compute： http://developer.android.com/guide/topics/renderscript/compute.html

使用OpenCL不是很安全，因为目标设备上的库（或功能）可能不可用。说实话，我甚至不知道那里的任何Android设备是否真的支持它。如果设备上的GPU无法执行您想要运行的任何程序，RenderScript将回退到CPU计算。

但是，如果您仍想使用OpenCL，那么可能会对您有所帮助 http://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v4n2a3.htm

您可能需要/需要特定于设备的SDK（如nVidia Tegra SDK）以便进行适当的控制。

Answer 5

2018年，您可以使用openCL开发Android应用Android应用。

为了在Android Studio中使用openCL，您需要做几件事。

检查您的设备是否支持openCL以及使用OpenCL-Z Android的版本，并将预建的库复制到您的计算机中，如Robert Wang所说。
下载Android Studio。
创建项目C / C ++支持。
将您的libOpenCL.so复制到文件夹/<your_project>/app/src/main/jniLibs/<architecture>/（您必须自己创建文件夹）。
创建您的本机C / C ++文件（如果尚未创建）并将其与Cmake中的预构建库链接。此外，将您的本机C / C ++文件添加为android项目的库。 https://developer.android.com/studio/projects/configure-cmake。

配置您的模块（app）build.gradle文件。

android{
   ...
   default_config{
       externalNativeBuild{
          cmake {
             // Filter based on your device architecture
             abiFilters 'armeabi-v7a'
          }
        }
        ...
   }
   sourceSets {
      main {
         jniLibs.srcDirs = ['src/main/jniLibs']
      }
   }
   ...
}

Answer 6

所有Qualcomm Adreno 300系列都支持OpenCL 1.1嵌入式配置文件。要使用OpenCL，您需要开发NDK代码，因为Java层不支持OpenCL。如果您知道如何开发NDK代码，那么编写OpenCL代码非常简单。您需要提供libOpenCL.so，它可以从支持OpenCL的设备中获取，例如HTC one，Moto X和使用Snapdragon的Samsung Note / Galaxy版本。

Answer 7

Khronos发布OpenCL 2.0，包括对Android的官方支持： https://www.khronos.org/news/press/khronos-releases-opencl-2.0

Answer 8

只需看一下包含OpenCL内核的开源手臂计算库（ACL）： https://developer.arm.com/technologies/compute-library

它有一个文档站点： https://arm-software.github.io/ComputeLibrary/latest/

和一个github站点： https://github.com/ARM-software/ComputeLibrary

还要查找Qualcomm SNPE SDK（它使用OpenCL：https://developer.qualcomm.com/forum/qdn-forums/software/snapdragon-neural-processing-engine-sdk/34526）：https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/overview.html

https://www.youtube.com/watch?v=h3T1ekJ_iXM

您还可以看到用于移动应用程序的Tensorflow Lite：https://www.tensorflow.org/lite/

也许将来它将以ACL的方式支持OpenCL（现在它是Android 8.1 NNAPI解决方案-https://www.slideshare.net/kstan2/open-source-nn-frameworks-on-cellphones）：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18324

Tensorflow Lite GPU acceleration - does it work for all OS versions or only for 8.1?

http://jevois.org/qa/index.php?qa=2057&qa_1=can-tensorflow-lite-use-the-gpu

用Kotlin编写的一个很好的例子在这里： https://github.com/eddywm/KTFLITE

对于也使用NNAPI或OpenGL的caffe2，将来对OpenCL有一些希望： https://github.com/laMia482/caffe2_android

如何在Android上使用OpenCL？

8 个答案: