用于跨平台 GPU 编程的 C++、OpenCV 和“什么”[关闭]

Question

我想为计算机视觉问题编写一个跨平台代码。此代码应在具有 GPU (nVidia) 的 PC、具有 GPU 的 iPhone 和一些可能包含 GPU 且可能不包含 GPU 的基于 Android 的设备上运行。我想最大限度地利用现有硬件。我的编程语言是 C++ 11，我的计算机视觉库是 OpenCV。什么是最好的框架、层、技术……等等，以便编写一个隔离的高级代码，如果它可用的话，可以从 GPU 中使用。

附：这可能会被显示为离题，就像要求推荐一样。但实际上，我并不是在问许多可用的选项。我只是在问这通常是如何完成的，或者这个领域的最新技术是什么。

Answer 1

我认为以下技术堆栈非常适合您的要求：

• OpenCL 适用于配备 nVidia GPU 或任何其他供应商的各种桌面工作站以及在 Android 上进行 GPU 编程。
• Metal 用于 iOS 上的 GPU 编程，因为它几乎不需要移植您的 OpenCL 实现：

如果您认为 Metal 可能是一个原因 - 该语言看起来非常像 OpenCL，因为它只是 Apple 所希望的 OpenCL。因此，两种语言之间的移植非常简单。这也意味着通过一些小的修复，Metel 内核可以由现有的 OpenCL 编译器编译。

（http://streamcomputing.eu/blog/2015-05-09/apples-dragging-opencl-compiler-problem/，上次访问时间为 07.12.2015）

关于 OpenCV

OpenCV 部分支持OpenCL（http://docs.opencv.org/2.4/modules/ocl/doc/introduction.html，上次访问时间为 07.12.2015），但是 afaik 没有办法 OpenCV 在 iOS 下使用 GPU (OpenCV on iOS - GPU usage? )。

所以 iOS 将是在将基于 OpenCV 的算法移植到该平台方面的棘手部分，如果您希望它是 GPU 加速的话。

Answer 2

对于多平台，我将主张将其保留在 C/C++ 中并使用通常的线程库。

虽然在 iOS 中只有一个供应商，OpenCV 团队可以根据需要投入精力进行调整，但在 Android 中，CPU/GPU 供应商混合在一起，因此 Google/Android 团队选择了 RenderScript (Why did Google choose RenderScript instead of OpenCL ) 并且不正式支持 OpenCL。包括非 RenderScript GPU 计算选项必须来自各个供应商，例如 Intel、Qualcomm，并且为了完整性，需要 nVidia 的 CUDA。

意识到移动平台的发展速度比 PC 快得多，也就是说，您可以使用英特尔首次发布 Core i 系列 (2008) 的手机类型与现在可用的手机类型相比。

在 OpenGL ES 3.1 和 Vulkan 中还有计算着色器。因此，如果您正在寻找基线 - 您最好在 C/C++ 线程领域。

现在，如果您确实有一个需要提升性能的移动应用程序，那么您可以确定在您选择的移动平台上需要进行哪些优化。