Jarvis-拍立淘里面的深度学习引擎
深度学习的原理？局部响应归一化的作用？兄弟今天不是来讨论这个的，那都是科学家和算法同学的事儿。作为一个深度学习引擎，使命只有一个——就是快速和准确的计算。那怎么才能快呢？。。。借助于GPU（OpenCL），可以让运算飞起。。。
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 精确字符串查找
字符串查找是信息安全、信息过滤领域的重要操作，尤其是对大文本的实时处理。这篇作为实例，使用GPU OpenCL进行精确模式串查找。
1.加速方法
(1)将少量常量数据，如模式串长度、文本长度等，保存在线程的private memory中。
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 (7) 灰度图Histogram计算(1)
histogram翻译成中文就是直方图，在计算机图像处理和视觉技术中，通常用histogram来进行图像匹配，从而完成track，比如meanshift跟踪算法中，经常要用到图像的直方图。 灰度图的histogram计算，首先要选择bin(中文可以称作槽)的数量，对于灰度图，像素的范围通常是[0-255],所以bin的数目就是256，然后我们循环整幅图像，统计出每种像素值出现的次数，放到对应的bin中。