android 底层开发学习：
一、基于Android的CPU+GPU的异构编程开发，目前主要有以下几种平台：
1. OpenCL
在桌面系统和大规模并行计算领域被普遍使用的一种底层API。最近一段时间，主流的芯片厂商的旗舰或准旗舰芯片都开始支持OpenCL1.1或者1.2标准，包括高通，三星， 联发科，Rockchip等厂商的芯片，都可以找到OpenCL的支持。
2. CUDA
目前只有NVIDIA自己出的基于Tegra K1芯片的设备（NVIDIA Shield）支持CUDA，所以支持的面比较窄。
3. RenderScript （RS）
Google力推的异构编程，宗旨是由平台帮你选择运行的处理器，也就是说你是不知道你的程序跑在CPU还是GPU上的，这是由系统的驱动来决定的。想法是美好的，可现实是开发者并不买RS的帐， 大家觉得RS的性能不可控，灵活性太差，其文档之缺乏也被人诟病；此外，芯片厂商对于RS的优化都还普遍处于比较低阶的水平，这些都导致了RS在实际应用中很少被用到。
二、由于OpenCL的普及程度，以下部分只针对OpenCL展开。
目前支持OpenCL的设备和芯片
1. 支持OpenCL的GPU
高通几乎全系的GPU， 包括但不限于以下GPU (Adreno 305, 320, 330, 405, 420, 430, 530 ...)
ARM Mali的6系和7系GPU， 比如T628， T760
2014年以来较新的Imagination PowerVR GPU，比如G6430
2. 支持OpenCL的芯片。以下是一个很粗略地列举了主要的支持OpenCL的芯片。
高通8064， 8974（骁龙800，801）， 8084（骁龙805）， 8994（骁龙810）等
三星 Exynos猎户座 5420, 5433 （内置ARM Mali GPU）
联发科 MT6752 （内置ARM Mali T760 GPU)
瑞芯微 RK3288 （内置ARM Mali GPU）
3. 支持OpenCL的手机和平板。 这个就数不胜数了，下面只随手给出几个例子以供参考。（注意：Google Nexus系列的手机或平板，虽然硬件上支持OpenCL，但因为删掉了OpenCL的驱动程序，所以基本都不支持OpenCL；值得注意的是，据国外blog上报道，可以将相应的OpenCL驱动推送回设备以重新开启OpenCL的支持， 详见maxlv.net 的页面）
三星 Galaxy S4， S5， S6， Note 3， Note 4
LG G2， G3， G4
HTC One M7， M8， M9
小米使用高通芯片的手机和平板
魅族M1 Note
台积电P90HD
等等等等。。。。
如果不确定手头的设备是否支持OpenCL， 可以使用OpenCL-Z Android进行检测，这款软件可以显示详细的OpenCL的设备信息，同时运行micro-benchmark检测设备的计算能力。
三、需要掌握的知识：
1. 简单的GPU基本知识
2. OpenCL并行程序设计
3. Android NDK知识
4. Android JNI接口的编写
5. 简单的Android程序开发知识
四、开发的步骤（这里只是步骤的精简版本，只阐述操作，不进行解释）：
1. 编写OpenCL的C/C++程序实现GPU的核心计算代码
2. 用Android NDK编译之前写的C/C++代码。这一阶段可以在纯C/C++环境下工作，可以编写main函数测试实现的功能，用NDK将代码编译为可执行的代码（BUILD_EXECUTABLE)， 然后用ADB将可执行程序推送到设备上运行。运行可执行程序要求设备具有root权限，如果没有root权限，可以通过Native Program Launcher (AndroidNativeLauncher · GitHub，可能需要翻墙) 这一工具在设备上执行二进制代码。
3. 上一阶段测试结束，功能基本正常。开始编写JNI接口。
4. 开始编写Android应用程序，使用JNI封装native函数。编译C/C++代码成动态链接库。
5. 在Android程序里，以静态方式加载上一步编译的动态链接库。
6. 在需要的地方（比如点击按钮事件），调用相应的native函数，即可实现相应的功能。
