Odpowiedzi:
W 2012 r. Najlepszym rozwiązaniem było zaimplementowanie obliczeń jako modułu cieniującego fragmenty w GLSL ES i znalezienie sposobu na przedstawienie wyniku jako tekstury RGBA (32-bitowej).
Eben stwierdził w tym wystąpieniu w 2012 r., Że prawdopodobnie nie zostanie wdrożone OpenCL, ale w przyszłości może zostać opracowany interfejs API; odpowiedź zaczyna się o godzinie 21:20 , a Eben mówi: „możemy zapewnić ludziom sposób na wykonanie obliczeń tego ogólnego celu”.
Ostatnie zmiany, takie jak projekt VC4CL , próbowały wdrożyć OpenCL na GPU VideoCore IV używanego przez Raspberry Pi, a inne powiązane projekty zapewniają teraz dostęp do niektórych ogólnych mocy obliczeniowych GPU.
Obecnie nie ma - istnieje tylko interfejs bufora ramki do celów wyświetlania. Nie ma OpenCL i nie ma na to żadnych planów, nie ma też dokumentacji do stworzenia OpenCL. CUDA jest tylko Nvida, więc nie dotyczy. Gdy sterownik OpenGL stanie się dostępny, możesz być w stanie wykonać pewne obliczenia za pomocą GPU, ale jak przydatne będzie to jeszcze okaże się.
Sprawdź ten szczegółowy wątek na forum RPi: Interfejs API przetwarzania GPU
Ten może być przydatny .. Biblioteka python GPGPU dla Raspberry Pi. https://github.com/nineties/py-videocore
GPU ogólnego przeznaczenia (GPGPU) to procesor graficzny (GPU), który wykonuje niewyspecjalizowane obliczenia, które zwykle byłyby wykonywane przez CPU
Możesz pisać programy wysokiego poziomu, które działają na GPU Pi przy użyciu QPULib:
https://github.com/mn416/QPULib
Jest to język programowania i kompilator ukierunkowany na 12 procesorów wektorowych (QPU) w GPU Pi. Ma być łatwy w użyciu i jest implementowany jako EDSL (Embedded Domain Specific Language) - lekka alternatywa dla pełnowymiarowego backendu OpenCL.
Raspberry Pi Foundation ma już poparcia GPGPU na Pi od 2014 roku, wkrótce po Broadcom wydany dokumentacji dla jednostek QPU wewnątrz GPU.
Eksperymentalny kompilator OpenCL został stworzony przez Simona J. Halla (zwycięzcę ściśle powiązanego konkursu 10 000 $ 2014, aby Quake działał akceptowalnie bez użycia BLU GPU): patrz tutaj .