OpenCL异构计算资料收集
Easy OpenCL with Python
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
OpenCL与python联合工作：与CUDA的前景分析
http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=16571
如果你对python熟，可以用 PyOpenCL, 兼顾 host 端的简洁与 device 端的高效。
GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项
1.展开循环
如果提前知道了循环的次数，可以进行循环展开，这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。
循环展开代码例子：
1 #include
2 using namespace std;
3
4 int main(){
5 ...
GPGPU OpenCL 获取设备信息
在使用OpenCL编程中，需要对GPU设备的底层理解，这样才能更好的进行代码优化。
比如计算单元CU数量，每个CU的执行单元PE数量，每个CU中的共享内存大小等等。只有了解了这些才能更好的使用共享内存，设计核函数的运行参数等。
GPGPU OpenCL编程步骤与简单实例
http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3582780.html
1.OpenCL概念
OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU、GPU或其他类型的处理器组成。
OpenCL 学习step by step (1) 安装AMD OpenCL APP
从今天开始学习OpenCL，下面先介绍OpenCL APP(Accelerated Parallel processing)的安装。 下载地址：http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/amd-accelerated-parallel-processing-app-sdk/ 根据你的OS，选择相应的SDK版本。
AMD OpenCL大学课程(10)
GPU线程及调度 本节主要讲述OpenCL中的Workgroup如何在硬件设备中被调度执行。同时也会讲一下同一个Workgroup中的workitem，如果它们执行的指令发生diverage（就是执行指令不一致）对性能的影响。
AMD OpenCL大学课程(5)
OpenCL内存模型 OpenCL的内存模型定义了各种各样内存类型，各种内存模型之间有层级关系。各种内存之间的数据传输必须是显式进行的，比如从host memory到device memory，从global memory到local memory等等。
AMD OpenCL大学课程(2)
1、OpenCL架构 OpenCL可以实现混合设备的并行计算，这些设备包括CPU，GPU，以及其它处理器，比如Cell处理器，DSP等。使用OpenCL编程，可以实现可移植的并行加速代码。