# OpenCLTM API Headers 仓库包含C语言的OpenCL API。OpenCL扩展了GPU用于图形渲染之外的能力，将通用计算并行化。OpenCL可用于图像处理、AI、高性能计算等场景的加速。推荐在计算密集型的任务以及可以并行计算的场景使用OpenCL。 例如在图像处理场景，CPU进行编解码、滤镜等特效处理较慢，使用OpenCL有十倍的加速效果。 例如在AI推理场景，使用OpenCL可以将推理性能提高一倍。 OpenHarmony引入后，新增了一层封装层，动态链接查找OpenCL库，以此进行解耦。目前仅支持native层调用OpenCL。 ## 目录结构 ``` README.md 英文说明 README_zh.md 中文说明 LICENSE 证书文件 CL/ 原CL头文件 include/ 封装层CL头文件 src/ 封装层CL实现 ``` ## OpenHarmony如何集成OpenCL ### 1.头文件引入 ```c #define USE_OPENCL_WRAPPER #include "opencl_wrapper.h" ``` ### 2.BUILD.gn添加引用 ```c deps += ["//third_party/openCL:libcl"] ``` ### 3.调用OpenCL函数过程举例 ```c // 准备OpenCL的kernel程序 const char* program_source = "__kernel void test_main(read_only image2d_t inputImage) {\n" " ...\n" "}"; ``` ```c // 通过wrapper层的函数判断是否cl初始化成功 // 如果返回false，说明没有实际的驱动 bool cl_ok = OHOS::InitOpenCL(); // 获取设备信息 cl_int err; cl_platform_id platform_id; cl_device_id device_id; clGetPlatformIDs(1, &platform_id, NULL); clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device_id, NULL); // 创建OpenCL上下文 context_ = clCreateContext(0, 1, &device_id, NULL, NULL, &err); queue_ = clCreateCommandQueueWithProperties(context_, device_id, 0, &err); // 使用上述源码创建OpenCL程序 cl_program p = clCreateProgramWithSource(context, 1, &program_source, nullptr, nullptr); // 创建kernel程序，对应上述源码中的函数名 kernel_ = clCreateKernel(program, "test_main", &err); // 创建OpenCL可以识别的图片 cl_image_format image_format; image_format.image_channel_order = CL_RGBA; image_format.image_channel_data_type = CL_UNORM_INT8; cl_image_desc desc = {CL_MEM_OBJECT_IMAGE2D, width, height}; cl_mem input_image = clCreateImage(context_, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, image_format, &desc, const_cast