É possível usar a GPU para cálculos? (por exemplo, CUDA / OpenCL)
A partir de 2012, sua melhor aposta era implementar sua computação como um shader de fragmento no GLSL ES e encontrar uma maneira de representar a saída como uma textura RGBA (32 bits).
Eben afirmou nesta palestra de 2012 que não é provável que o OpenCL seja implementado, mas que pode haver uma API desenvolvida no futuro; a resposta começa às 21:20 , e Eben diz que "podemos fornecer um meio para que as pessoas consigam calcular esse objetivo geral".
Desenvolvimentos recentes, como o projeto VC4CL , tentaram implementar o OpenCL na GPU VideoCore IV usada pelo Raspberry Pi, e outros projetos relacionados agora fornecem acesso a parte da capacidade geral de computação da GPU.
Atualmente, não há apenas uma interface de buffer de quadros para fins de exibição. Não há OpenCL e não há planos para isso, nem documentação disponível para criar o OpenCL. CUDA é apenas Nvida, portanto não é aplicável. Depois que um driver OpenGL estiver disponível, você poderá criar alguns cálculos via GPU, mas a utilidade disso ainda está por ser vista.
Confira este tópico detalhado no fórum RPi: GPU Processing API
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Essa pode ser útil. Biblioteca python GPGPU para o raspberry pi. https://github.com/nineties/py-videocore
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Você pode escrever programas de alto nível que são executados na GPU do Pi usando o QPULib:
https://github.com/mn416/QPULib
É uma linguagem de programação e compilador visando os 12 processadores vetoriais (QPUs) dentro da GPU do Pi. Seu objetivo é ser fácil de usar e é implementado como um EDSL (Embedded Domain Specific Language) - uma alternativa leve a um back-end OpenCL completo.
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A fundação Raspberry Pi tem sido endossando GPGPU no Pi desde 2014, logo após a Broadcom lançado documentação para as unidades QPU dentro da GPU.
Um compilador experimental do OpenCL foi criado por Simon J. Hall (o vencedor da forte competição de US $ 10.000 para fazer o Quake funcionar de maneira aceitável sem usar o GPU BLOB): veja aqui .
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