说起GPU，大家第一反应就是打游戏。是的，GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理单元，是计算机系统中专门负责图形图像绘制的硬件加速器。在没有GPU之前，计算机上显示图形界面是非常昂贵的，因为需要CPU做大量重复性的工作。
随着GPU的进一步发展，计算能力与日俱增，远远超越了同时代的CPU，于是很多学者提出了利用GPU进行通用计算的想法（GPGPU），后面经过GPU厂家的合纵连横，最终形成了以CUDA为代表的统一着色器架构，可以由用户控制GPU进行图形图像之外的通用并行计算。
OpenCL则是更为通用的异构并行计算模型，不仅支持CPU + GPU的计算架构，还支持诸如多核CPU、CPU + DSP、CPU + FPGA等特定架构。
今天，我想从一个GPU程序员的角度谈谈这次使用Altera SoC的体验。
作为GPU程序员，首先要熟悉一种GPU计算语言，我之前是从CUDA开始，后面接触了Open CL。从效率上看，CUDA远远超越OpenCL；但从可移植性上讲，OpenCL完虐CUDA，可以这么说，使用OpenCL开发的kernel程序，可以一字不改地运行在上面所述的CPU+GPU、多核CPU、CPU+DSP、CPU+FPGA等平台上。也就是说，真正做到了一次编写，处处运行（好像是Java的广告词）。随着硬件厂商如Intel, AMD，NVIDIA，ARM, Xilinx, Altera等对OpenCL的大力支持，后续性能方面也可能全面赶超CUDA。
我们从一个最常用的GEMM（矩阵乘）例子开始，分别在CPU + GPU平台、Altera SoC（ARM + FPGA）平台上运行同一个OpenCL程序。
OpenCL中，为了便于平台管理，提供了一系列API函数，可以便于用户在异构计算平台选择合适的设备。打开<CL/cl.h>就能看到这些API和详细的参数。在我的工程中，为了方便管理，采用C++面向对象的方式将这些API做了封装，掩盖了具体操作细节。
在CPU + GPU平台上运行结果如下：
在Altera SoC上运行的结果如下：
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