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      在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟，因为GPU是典型的单指令多数据（SIMD）的体系结构，擅长大规模的并行计算；而CPU是多指令单数据流（MISD）的体系结构，更擅长逻辑控制。在当今数据量计算越发庞大的情况下，为了提升计算效率，人们希望将GPU大规模的并行计算的能力扩展到更多领域，而不只局限与图像渲染。这样，CPU只负责逻辑控制，GPU更多负责计算，这种一个CPU（控制单元）+几个GPU（有时可能再加几个CPU）（计算单元）的架构就是所谓的异构编程。

OpenCL就是这种情况下出现的，它是一种异构计算的标准，可以用来针对GPU编程。其实在OpenCL出来之前，NVIDIA就推出了GPGPU计算CUDA架构。只不过CUDA只能使用自家的N卡，对其他显卡不支持，而OpenCL则是一个通用的标准，对A卡，N卡等都支持，还支持CPU计算。

OpenCL：

        OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作，更高效的利用硬件高效的完成大规模的（尤其是并行度高的）计算。在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟，但是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算（PC级的GPU可能就是CPU的上万倍），CPU则擅长逻辑控制，因此不只局限与图像渲染，人们希望将这种计算能力扩展到更多领域，所以这也被称为GPGPU（即通用处计算处理的GPU）。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。

OpenCL类似于另外两个开放的工业标准OpenGL和OpenAL，这两个标准分别用于三维图形和计算机音频方面。OpenCL扩展了GPU用于图形生成之外的能力。OpenCL由非盈利性技术组织Khronos Group掌管。

OpenGL：

OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近350个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D。OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和电子游戏开发。

OpenGL的高效实现（利用了图形加速硬件）存在于Windows，部分UNIX平台和Mac OS。这些实现一般由显示设备厂商提供，而且非常依赖于该厂商提供的硬件。开放源代码库Mesa是一个纯基于软件的图形API，它的代码兼容于OpenGL。但是，由于许可证的原因，它只声称是一个“非常相似”的API。

OpenGL规范由1992年成立的OpenGL架构评审委员会（ARB）维护。ARB由一些对创建一个统一的、普遍可用的API特别感兴趣的公司组成。根据OpenGL官方网站，2002年6月的ARB投票成员包括3Dlabs、Apple Computer、ATI Technologies、Dell Computer、Evans & Sutherland、Hewlett-Packard、IBM、Intel、Matrox、NVIDIA、SGI和Sun Microsystems，Microsoft曾是创立成员之一，但已于2003年3月退出。

OpenCV：

OpenCV（Open Source Computer Vision Library，译名为：开源计算机视觉库）是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

为什么有OpenCV

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：

1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）

2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）

3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。

OpenMP：

OpenMP（Open multi-platform shared-memory parallel process library，个人译名为：开源多平台共享内存并行处理库）是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案(Compiler Directive) [1]  。OpenMP支持的编程语言包括C、C++和Fortran；而支持OpenMp的编译器包括Sun Compiler，GNU Compiler和Intel Compiler等。OpenMp提供了对并行算法的高层的抽象描述，程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。当选择忽略这些pragma，或者编译器不支持OpenMp时，程序又可退化为通常的程序(一般为串行)，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。

OpenMP提供的这种对于并行描述的高层抽象降低了并行编程的难度和复杂度，这样程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。同时，使用OpenMP也提供了更强的灵活性，可以较容易的适应不同的并行系统配置。线程粒度和负载平衡等是传统多线程程序设计中的难题，但在OpenMP中，OpenMP库从程序员手中接管了部分这两方面的工作。

但是，作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。OpenMp的另一个缺点是不能在非共享内存系统(如计算机集群)上使用。在这样的系统上，MPI使用较多。

多执行绪的概念

OpenMP是作为共享存储标准而问世的。它是为在多处理机上编写并行程序而设计的一个应用编程接口。它包括一套编译指导语句和一个用来支持它的函数库。

当今双核、四核的 CPU 当道，而六核的CPU也已经面世多时，所以在多处理机上编写、运行并行程序会变得相当普遍。

对于一般单一执行绪（single thread）的程式，多核心的处理器并没有办法提升它的处理效能；不过对於多执行绪（multi thread）的程式，就可以透过不同的核心同时计算，来达到加速的目的了！简单的例子，以单执行绪的程式来说，一件事做一次要十秒的话，要做十次，都丢给同一颗核心做的话，自然就是 10 秒 * 10 次，也就是 100 秒了；但是以多执行绪的程式来说，它可以把这一件事，分给两颗核心各自做，每颗核心各做 5 次，所以所需要的时间就只需要 50 秒！

当然，多执行绪的程式实际上没这么简单。在工作的切割、结合上，也是要多花时间的，所以在现实中，即使最佳状况，双核心的效能也不会是 1 + 1 = 2 这样的理想化。除此之外，也不是所有工作都是可以切割的！很多工作是有关联性的，这样如果直接切割给不同的处理核心各自去并行运算，出来的结果是肯定有问题的。而且，多执行绪的程式在编写、维护上，也都比单一执行绪的程式复杂上不少。

不过，如果电脑本身是多处理器、多核心处理器，或是处理器拥有像 IntelHyper-ThreadingTechnology 这类的能在同一个时间处理多个执行绪的功能的话，那把各自独立的工作由单一执行绪改成多执行绪，在执行的效率上，大多还是会有增进的！

多执行绪的程式

写程序的时候该怎么去写多线程的程序呢？一般的方法，就是真的利用线程的控制，去实际在程式中去产生其他的线程来处理。像 POSIX Threads 这套 library，就是用来产生、控制执行绪的函式库。而像 Microsoft VisualStudio 2005 中，也有提供控制线程的功能。这种方法，大多就是产生多个 thread，而再由主线程把工作拆开，分给子线程去运算，最后再由主线程回收结果、整合。

但是，实际上要去控制线程是蛮麻烦的，在程序的编写上，也会复杂不少；而如果我们只是想要把一些简单的循环并行化处理，用线程库来控制，实在有点杀鸡用牛刀的感觉。这时候，用Open MP就简单多了！OpenMP 是一种能透过高阶指令，很简单地将程式并行化、多线程化的 API；在最简单的情形，甚至可以只加一行指令，就可以将循环内的程序并行化处理了！

OpenAL：

OpenAL（Open Audio Library，译名为：开源音频库）是自由软件界的跨平台音效API，由Loki Software，使用在Windows、Linux 系统上，用在音效缓冲和收听中编码。

OpenAL设计给多通道三维位置音效的特效表现。其 API 风格模仿自OpenGL。

OpenAL 主要的功能是在来源物体、音效缓冲和收听者中编码。来源物体包含一个指向缓冲区的指标、声音的速度、位置和方向，以及声音强度。收听者物体包含收听者的速度、位置和方向，以及全部声音的整体增益。缓冲里包含 8 或 16 位元、单声道或立体声 PCM 格式的音效资料，表现引擎进行所有必要的计算，如距离衰减、多普勒效应等。

不同于 OpenGL 规格，OpenAL 规格包含两个API分支；以实际 OpenAL 函式组成的核心，和 ALC API，ALC 用于管理表现内容、资源使用情况，并将跨平台风格封在其中。还有“ALUT”程式库，提供高阶“易用”的函式，其定位相当于 OpenGL 的 GLUT。