YOLO：OpenCL评估 - zhonglong/TPV GitHub Wiki
Android Studio NDK编程指南 Android Studio 2.2起，默认采用CMake工具链，而非ndk-build，编译方式上有所差别，详见：
向您的项目添加 C 和 C++ 代码 https://developer.android.google.cn/studio/projects/add-native-code CMake https://developer.android.google.cn/ndk/guides/cmake
或从公共书架上浏览书籍：
Android C++高级编程——使用NDK 清华大学出版社，Onur Cinar著，于红 佘建伟 冯艳红译
从GitHub上找到一个Demo，
csarron/OpenCLDemo https://github.com/csarron/OpenCLDemo
导入Android Studio编译，尝试在X588手机上运行失败，经分析与libOpenCL.so有关。因为Android并未对OpenCL提供操作系统层面的支持，而是各芯片厂商自己实现，Demo中是高通的方案，需要先替换成MTK的实现方式。
先从X588源代码中编译出libOpenCL.so，替换Demo中的同名文件。
A common wrapper of OpenCL API for GPU drivers implementation. http://172.16.58.59:8080/source/xref/x588_o/alps/vendor/mediatek/proprietary/external/opencl_icd_loader/icd_loader/
替换libOpenCL.so后，在X588手机上还是运行失败，网上查找资料后推测X588手机（MT6750芯片）不支持libOpenCL.so。
判断一款芯片是否支持OpenCL，有两种方式，
- 使用OpenCL-Z软件检查，从豌豆荚官网安装OpenCL-Z软件，
OpenCL-Z http://www.wandoujia.com/com.robertwgh.opencl_z_android
- 访问Khronos Group官网查询
OpenCL https://www.khronos.org/conformance/adopters/conformant-products/opencl
针对X588手机（MT6750芯片），OpenCL-Z提示不支持OpenCL，
Possible reasons 1. The device may not support OpenCL 2. The OpenCL driver library was not found on the device
而在Khronos Group官网列表中也找不到MT6750芯片，对应GPU是Mali-T860。
从Khronos Group官网也可以看出来，MTK只有早期少数几款芯片支持OpenCL（Android M及之前的版本），反而是高通芯片支持力度较好。于是拿X596手机（Adreno 505）做实验，果然可以运行OpenCLDemo，而且采用OpenCL相比纯C语言，性能有数百倍的提升，当然高通芯片的GPU本来就是业内领先的。
由于Android并未对OpenCL提供操作系统层面的支持，而各家芯片厂商实现方式又不一致，导致OpenCL兼容性非常差。 从网上对OpenCL技术的一些讨论：
Why did Google choose RenderScript instead of OpenCL https://stackoverflow.com/questions/14385843/why-did-google-choose-renderscript-instead-of-opencl opencl的前景如何？ https://www.zhihu.com/question/24890371
因为OpenCL是Apple公司提出的，市场竞争的关系Google并不采纳，而是推出RenderScript这个替代方案。
采用OpenCL编程面临的另一个问题是Android N起对非公开NDK库的限制，
NDK 应用链接至平台库 https://developer.android.google.cn/about/versions/nougat/android-7.0-changes#ndk
OpenCL编程需要编写额外的 cl 源码实现异构计算，cl源码采用C语言规范。
OpenCL异构并行计算：原理、机制与优化实践 机械工业出版社，刘文志 陈轶 吴长江著 https://yuedu.baidu.com/ebook/f188c8cddd36a32d72758126
网上也可以找到一些例子，如常见的矩阵乘法：
OpenCL之矩阵乘法实现 https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/45418129
GitHub有个YOLO的例子（DeepSense）支持OpenCL，与纯C语言的DarknetDemoInAndroid来比较OpenCL可带来的性能提升。
DeepSense https://github.com/JC1DA/DeepSense DarknetDemoInAndroid https://github.com/chentyjpm/DarknetDemoInAndroid
由于目前只有高通的CPU能完美运行OpenCL，拿X596（Adreno 505）和锤子M1L（Adreno 530）两把手机做对比。
| # | DeepSense | DarknetDemoInAndroid |
|---|---|---|
| X596 | 1.2秒多 | 3.6秒多 |
| 锤子M1L | 11秒多 | 1.1秒多 |
从结果来看，OpenCL并无明显优势，可能与代码自身优化有关。 而且，硬件对OpenCL的影响要大得多。高端和低端芯片，带OpenCL的例子性能可以相差9倍，不带OpenCL的例子性能只差3倍多。毕竟高端与低端芯片，GPU性能（单位时间浮点运算次数GFLOPS）差距有十几倍，CPU（架构，核心数量，主频）差异不会有那么大。