Für Entwickler aus dem Bereich maschinelles Lernen gibt es gute Nachrichten: Doe300 hat OpenCL auf dem Rapsberry Pi 3 Modell B+called VCFCL implementiert. Das ist von großen Vorteil, weil der Pi 3+ eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) im Prozessor eingebaut hat, die im Allgemeinen nicht ausgelastet ist. Die VideoCore IV-GPU ist in den Broadcom BCM2837B0 eingebaut und ist für einen Low-Power-Chip erstaunlich leistungsfähig. Obwohl diese GPU gut dokumentiert ist, wurde sie bisher nicht so häufig verwendet, da man speziell für diese Klasse von GPUs programmieren muss. Der Support eines hochrangigen Frameworks wie OpenCL wird die Ausführung und Anpassung bestehender Pakete wesentlich erleichtern.
OpenCL unterstützt das eingettete Profil für OpenCL 1.2. Dies beinhaltet nur eine Teilmenge der vollständigen OpenCL-Befehle. Es unterstützt jedoch einen installierbaren Client-Decoder (ICD), was bedeutet, dass Sie gleichzeitig eine andere OpenCL-Implementierung ausführen können. Dies ist ein guter Trick, wenn Sie OpenCL-Tasks auf der GPU und der CPU gleichzeitig mit einer CPU-Implementierung wie POCL ausführen möchten.
Die Performance der VideoCore IV-GPU wird die Welt nicht gerade in Brand setzen: Der Autor schätzt die maximale Leistung auf etwa 24 GFLOPS. Im Gegensatz dazu kann eine Nvidia GTX1080 mit 8200 GFLOPs auskommen und Sie können sich vorstellen, dass Sie beim Aufbau von Etherium nicht weit kommen werden. Das würde jedoch ausreichen, um das Ausführen von Programmen wie Plex und Kodi auf einem Rapsberry Pi realistischer zu machen, wenn es implementiert wird, da es ausreicht, um die Echtzeit-Transkodierung eines Videostroms zu unterstützen.
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