計算にGPUを使用できますか？

計算にGPUを使用することはできますか？（例：CUDA / OpenCL）

2012年の時点で、最善の策は、計算をGLSL ESのフラグメントシェーダーとして実装し、出力をRGBA（32ビット）テクスチャとして表現する方法を見つけることでした。

Ebenはこの2012年の講演で、OpenCLは実装されそうにないが、将来開発されるAPIがあるかもしれないと述べた。答えは21:20から始まり、Eben氏は「人々がその汎用コンピューティングの一部を取り出す方法を提供できるかもしれない」と述べています。

VC4CLプロジェクトなどの最近の開発では、Raspberry Piが使用するVideoCore IV GPUにOpenCLを実装しようとしましたが、他の関連プロジェクトはGPUの一般的な計算能力の一部にアクセスできるようになりました。

現時点ではありません-表示用のフレームバッファインターフェイスのみがあります。OpenCLはなく、その計画もOpenCLを作成するためのドキュメントもありません。CUDAはNvidaのみであるため、適用できません。OpenGLドライバーが使用可能になったら、GPUを介していくつかの計算を設計できる可能性がありますが、それがどれほど役立つかはまだわかりません。

RPiフォーラムでこの詳細なスレッドを確認してください：GPU Processing API

これは役に立つかもしれません。ラズベリーパイ用のGPGPU pythonライブラリ。 https://github.com/nineties/py-videocore

汎用GPU（GPGPU）は、CPUによって通常実行される特殊化されていない計算を実行するグ​​ラフィック処理装置（GPU）です。

QPULibを使用して、PiのGPUで実行する高レベルのプログラムを作成できます。

https://github.com/mn416/QPULib

これは、PiのGPU内の12個のベクトルプロセッサ（QPU）を対象としたプログラミング言語およびコンパイラです。使いやすさを目指しており、EDL（Embedded Domain Specific Language）-本格的なOpenCLバックエンドの軽量な代替として実装されています。

ラズベリーパイ財団はいる されて 承認する間もなく、2014年以来、パイのGPGPUをブロードコムは、ドキュメントをリリースした後、 GPU内部のQPU単位のために。

実験的なOpenCLコンパイラーは、Simon J. Hall（GPU BLOBを使用せずにQuakeを許容できる程度に実行するための密接に関連した2014年10,000ドルのコンテストの勝者）によって作成されました。