matlab中如何调用gpu进行并行计算_极致安卓-Termux/Aid learning开启WebGL手机GPU并行计算...
在我的之前的测评中，我利用Termux和Aid Learning测试过基于C/C++的openmp并行程序，基于Java的并行程序，还有基于MPI以及基于Java的分布式集群并行。但是很遗憾，一直无法成功开发基于OpenCL的GPU并行编程。
这是主要是因为Android并没有采用glibc作为C库，而是采用了Google自己开发的Bionic Libc，它的官方Toolchain也是基于Bionic Libc而并非glibc的。因此我使用Termux和Aid Learning里的libopencl.so是无法调用OpenCL的。
与glibc相比，Bionic Libc有如下一些特点：
- 采用BSD License，而不是glibc的GPL License；
- 大小只有大约200k，比glibc差不多小一半，且比glibc更快；
- 实现了一个更小、更快的pthread；
- 提供了一些Android所需要的重要函数，如“getprop”, “LOGI”等；
- 不完全支持POSIX标准，比如C++ exceptions，wide chars等；
- 不提供libthread_db 和 libm的实现
目前我还没有找到正确的方式在Termux和Aid Learning中调用手机OpenCL来进行GPU并行计算（如果您能解决，麻烦您教教我！）。
那么Termux和Aid Learning就没法用GPU加速计算了吗？“只要思想不滑坡，办法总比困难多”！针对Termux和Aid Learning的自身特点考虑解决方案呗！
手机软件Termux和Aid Learning是一个安卓上模拟的Linux环境，并非真正的Linux，也不是安卓的那个Linux，比如，他们就无法直接开发传统的Linux桌面程序，也不能开发安卓桌面程序。但是当前基于Web的技术可以解决这个问题，而JavaScript是Web开发的主流语言。Node.js等先进工具都能用啊！然后WebGL不就能上了吗？
比如这样的，WebGL开发的三维地球就可以用在Termux或者Aid Learning。
详情见：
myastrotong：Python爬取肺炎疫情数据并开发三维疫情数字地球zhuanlan.zhihu.com
再进一步，GPU.js是不是也能用上了！这不就能够调用安卓的GPU了！JS完美的解决了我的需求！
可能大家对JavaScript的计算性能有质疑，毕竟这是一门脚本语言。说他性能拼得过C/C++，打死也没人信。
有大神早就做过相关测试了，各语言计算性能对比测试见这里：
Javascript,C++,C#,Java,Lua,Python,Ruby,F#语言渲染性能评测 | AlloyTeamwww.alloyteam.com
结果在这儿：
这个测试是2010年左右的作品了，其中使用的还是32位的vs2008，Java还是jdk1.6。
大家都知道改为64位以后，c++的计算速度还能进一步提高。Java的性能经过这些年发展也有一定提高。但是更需要指出来的是，Javascript、Python这类脚本语言的速度提升得更快！所以该测试还是非常有指导意义的。
在这个测试中，JS的Chrome V8引擎成为了计算效率最高的脚本语言引擎。所以可以看出来，加入JIT的加持使得Chrome V8引擎辅助Javascript一跃从前端跑进了后端。厉害。
那么JavaScript语言内部还有很多引擎啊，各个引擎之间的性能对比如何呢？
QuickJS的作者，大牛Fabrice Bellard，同时还是Qemu、FFmpeg的作者，测试了如下各个Javascript Engine的性能！结果如下表所示：
具体解释见网站：
QuickJS Benchmarkbellard.org
可以看到，加入JIT的V8引擎性能独领风骚，基本上是取得了碾压式的胜利。
没了JIT的其他引擎，大家的性能也就差不多了，基本上就是那些脚本引擎该有的样子，搓呗！
自带V8引擎的Node.js在Termux和Aid Learning都能够安装（Node.js不是一门语言也不是一个框架，它是基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境），此外在手机的大多数浏览器内都是自带V8的。这就酸爽了。脚本语言，性能还这么好，写起程序来那个顺畅，还能轻松的开发跨平台应用（比如electron开发的vscode）！溜啊！
当然QuickJS自身也是一个神器，无论怎么赞美它都不过分，搞嵌入式JS开发美得很，以后再作介绍，在此不予赘述。Bellard那是大神，给咱们引入了另一个世界，回头再表！
JavaScript里面有一个WebGL技术，可以在网页调用OpenGL技术，这不就是我想要的！
我在网页端调用能否调用OpenCL、CUDA呢？答案当然是否！但是有一个新技术：GPU.js。用这个就可以在网页端调用GPU来进行并行计算了！
GPU.js - GPU accelerated Javascriptgpu.rocks
这个技术就可以完全避免Termux和Aid learning无法调用安卓libopencl.so的尴尬！
改进官网的矩阵乘法的例子，在小米Mix2s上分别测试在GPU、CPU上128、256、512、1024维矩阵乘法。
分别在小米浏览器、UC浏览器、FireForx、Chrome四款浏览器上进行测试。
下图各数据的意义是：
第一行表示矩阵维数；
第二行表示CPU计算时间（毫秒）；
第三行表示GPU并行计算时间（毫秒）；
第四行表示加速比。
测试1：
测试2：
测试3：
测试4：
值得指出的是，以上数据只是某次计算的结果，每一次计算可能求得结果其实并不一样，有时候差距还挺大。但是数量级基本是没错的。
由计算结果可见：
随着矩阵维数增加，GPU的计算性能要远优于CPU的计算性能，在1024维矩阵的计算上轻松提升了60~80倍。无论在那个浏览器上，在复杂大矩阵计算上，GPU的并行计算性能都取得了碾压式的胜利！
FireFox浏览器上的GPU计算效率是最高的。
Chrome浏览器上CPU的计算效率更好。
通过上述处理，安卓手机配合Termux和Aid Learning获得了强大的算力，这个算力是远超过树莓派4B了。大家现在可以尝试Tersorflow.js之类了，看看能不能搞出更有创意的玩法。
算例的源码
新建一个index.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>Document</title><script src="dist/gpu-browser.min.js"></script><script>
window.onload = function(){
const gpu = new GPU();const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function(a, b) {let sum = 0;for (let i = 0; i < 128; i++) {sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];}return sum;
}).setOutput([128, 128]);function multiplyMatrixByCPU(A, B) {let tempMatrix = new Array( 128); for(let i=0;i<128;i++){tempMatrix [i]=new Array(128);for(let j=0;j<128;j++){tempMatrix[i][j]=0;for(let n =0;n<128;n++){tempMatrix[i][j]+=A[i][n]*B[n][j];}}}return tempMatrix;
} var a=new Array( 128);
var b=new Array( 128);
for(var i=0;i<128;i++){a[i]=new Array(128);b[i]=new Array(128);for(var j=0;j<128;j++){a[i][j]=j*0.01;b[i][j]=j*0.21;}
}var start = window.performance.now();
const d = multiplyMatrixByCPU(a, b);
var end = window.performance.now();var start2 = window.performance.now();
const c = multiplyMatrix(a, b);
var end2 = window.performance.now();var duration = end - start;
var duration2 = end2 - start2;var two = document.getElementById("two");
two.innerHTML =duration;var three= document.getElementById("three");
three.innerHTML= duration2 ;var matSize= document.getElementById("matSize");
matSize.innerHTML= 128;var ratio= document.getElementById("ratio");
ratio.innerHTML= duration2/duration;}
</script>
</head><body><p>Matrix size:<span id="matSize"></span></p><p>global CPU:<span id="two"></span></p><p>global GPU:<span id="three"></span></p><p>GPU vs CPU:<span id="ratio"></span></p>
</body>
</html>你需要的是在index.html目录下新建一个文件夹dist，然后上官网下载gpu-browser.min.js文件放到dist文件夹下。
然后在index.html所在文件夹下开启http-server：
python3 -m http.server 9999或者：
npm start -- -p 9999然后在手机浏览器输入
http://localhost:9999/index.htmlmatlab中如何调用gpu进行并行计算_极致安卓-Termux/Aid learning开启WebGL手机GPU并行计算...相关推荐
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