• 2、视频处理与多媒体技术
• 3、数据加密、压缩与管理

• 2、经典数学问题并行优化
• 3、数据挖掘与人工智能

*感谢MULTICOREWARE公司（MCW）的支持，以下带*号资料由MCW公司提供。

GIMP是一个GNU图像处理程序，是一个功能强大的Photoshop的替代软件，基于GTK+开发，可以再Windows, Linux和Mac下运行。然而，GIMP图像处理性能低，一直是个很大的问题。

通过优化GIMP核心库GEGL和BABL，我们可以提高了GIMP的图像处理性能。优化后的GEGL利用GPU实现了色彩空间转换，而不是使用串行的BABL，转换效率明显提升。我们还可以进一步优化了GEGL和GIMP之间的数据传输，并利用OpenCL对超过20个算法进行了优化，都取得了非常明显的性能提升。

是一个知名的开源图像处理工具包。我们为OpenCV实现了一系列基于OpenCL加速的API，包括人脸识别算法等复杂算法。其中人脸识别算法被应用到一个叫IrfanView的图像处理软件里面。通过OpenCV的加速，这个软件具备了在大量照片中过滤人物照的功能。除此以外，一些更底层的算法同样有GPU的版本，这些算法方便开发人员用多个算法构造一个pipeline型的复杂应用，从而充分发挥GPU和CPU的综合性能。

人脸识别在IrfanView当中的应用在当中有单独的报告来展示。

的API的更高层次的抽象。

/Mono应用能够充分利用OpenCL的好处。

cl4d是对OpenCL C API的面向对象的包装，它是用D编程语言编写的。

Barracuda应用于Ruby语言的OpenCL库，能够在Mac os x上安装，支持有符号的整数和浮点数。与同一硬件上非异构环境下运行相比，对整数到浮点数的测试表明，Barracuda能够取得高达10倍的速度增加。

Aparapi使得Java开发者能够通过在GPU上执行数据并行的代码段而不是局限于本地的CPU来利用GPU和APU设备的计算能力。它是通过在运行时将Java字节码转化为OpenCL代码并且在GPU上执行。

ViennaCL是一个针对众核架构（GPUs, MIC）和多核CPU计算的免费、开源的线性代数库GPU。这个类库是用C++实现的并且支持OpenCL和OpenMP。除了核心的功能和许多其它特性，像是支持BLAS level 1-3和迭代求解器，最新发布版ViennaCL 1.4.1 还包括对Intel的MIC平台（Xeon Phi）的支持以及突出设有一个GEMM

VexCL是为OpenCL设计的一个向量表达式类库，以便于开发者使用C++进行OpenCL的开发。VexCL力求减少开发OpenCL应用程序所需的样板代码量。此类库提供了为向量运算、还原、稀疏矩阵向量乘等提供了方便直观的表示。另外，还支持多设备和甚至是多平台上的计算。

标准计算层库为OpenCL提供了一个简化的编程接口，设计目的是为了采用一种新方式来支持最典型的使用案例，而这种方式是由大家熟知的传统的针对C编程的UNIX API所启发的。

SrarPU是针对CPU/GPU混合结构的任务编程类库，支持优化的异构调度、数据传输和集群通信。

ocl-radix-sort 是一个C++类，用来支持在OpenCL中为整数链表排序，而不需借助其它的类库或者SDK.

Libra SDK非常复杂的运行时，包含了大规模加速软件计算的相关API、样例程序和文档。使用Libra SDK开发和设计基于CPU和GPU的高性能软件是很强大而方便的。在一般的编程环境中，相比使用原生的OpenCL，采用众所周知的简单API标准接口，你的程序代码会更少并且拥有巨大的性能。成百上千的高性能的函数和运算都关注如标准的数学，密集和稀疏矩阵或向量的运算，同样也包括高性能的随机数生成、比较、条件运算、fft、方程解算器等。

Libclc是个开源的BSD/MIT双许可实现了OpenCL C编程语言的库要求。libclc被设计成可移植、可扩展的。为此，它提供了大部分的库要求的通用实现，允许目标在个体功能的粒度上覆盖通用实现。

LibCL针对OpenCL高性能计算的开源类库。相比专注于一个特殊领域，LibCL打算囊括众多的并行算法。目标是为了提供一个关于kernel和数据结构的全面性知识库，从基本的原语操作如排序、搜索和代数学到计算研究和可视化的高级算法系统，以适用以视觉为中心的计算。LibCL提供了一套封装了OpenCL API的C++类的核心集，以及简单的错误处理和日志记录的基础支持。

OpenCL Studio将OpenCL和OpenGL集成进一个简单的开发环境以支持高性能计算和可视化。它集成的源码编辑器、交互式脚本语言和开元的并行算法库都支持复合GPU计算解决方案的开发。编辑器隐藏了许多底层API的复杂性，为进入并行计算和可视化提供良好的开始。

Clpp是一个OpenCL数据并行原语库。它是数据并行算法原语如并行前缀和（“扫描”）、并行排序、并行缩减的类库。诸如此类的原语是一系列数据并行算法的重要组成块，包括了排序、流压缩和构建数据结构如树和总计区域表。

CLOGS是针对OpenCL C++API上层的高级操作的类库。设计目标为了集成其他的OpenCL代码，包括使用OpenCL事件的同步。目前，支持基数排序和独占扫描。

计算层表达式模板引擎是一种软件技术，能够实现基于OpenCL设备如GPU的C++容器类的自动加速。CLETE的使用不要求特殊的工具或者编译器，并且适和任何的C++编译器。

OpenCL仿真器调试器是一项起源于AMD的项目。它允许开发者编译和调试OpenCL内核像C++程序一样。此项目的目标是为OpenCL开发者提供针对MS visual studio C++ 开发和调试环境的全面支持。

CLBenchmark是第一个专业的OpenCL基准测试程序来测量和比较不同硬件架构的处理能力。CLBenchmark采用OpenCL标准来测量桌面级CPU和GPU的计算性能，提供了一种公正的方式来测试和比较不同平台上的OpenCL实现的计算性能。

Basemark CL为设备制造商、半导体公司和他们的生态系统提供了各种性能评估功能来测试和优化在桌面和嵌入式设备中的OpenCL实现。它全面的基准测试工具提供了一个客观的关于OpenCL实现间的比较。

Accent ZIP 密码恢复是基于AMD显卡的，其恢复ZIP压缩文件密码的速度比只基于CPU的恢复技术快高达60倍。

Accent RAR密码恢复使用AMD卡来提升搜索速度，每块卡都能获得高达40倍的加速。此软件使用GPU技术来为RAR 3.x文件恢复密码。

Accent OFFICE 密码恢复为任何使用了独特的优化代码以求适应AMD处理器优势的电脑提供顶级的密码恢复速度。通过利用AMD显卡以及流或OpenCL技术，Accent OFFICE 密码恢复的密码恢复速度相比CPU方案而言，快了高达60倍。

Aviary的易于集成的跨平台的SDK现在能用于Windows 8了。使用Aviary，开发者能在几分钟内就可添加一个功能强大且直观的图片编辑器到windows 8的应用程序中。Aviary的特效是通过使用新型异构计算语言C++ AMP来实现的。计算是在位于AMD的APU内部的高性能并行图像处理单元（GPU）核上完成的。运用CAMP 允许即刻实现全范围特效的加工处理，根据AMD的基准测试研究，平均比具有可比性的处理器快了16倍。

ArrayFire是一个快速的软件类库，针对基于易用api的GPU计算。它的基于数组的函数集使得GPU编程很方便。ArrayFire可供C、C++、Fortran以及Python使用，而言集成进AMD硬件中。对于大部分用户而言是免费的！

绝地求生也就是我们说的吃鸡对电脑配置有一定的要求，而一些玩家反馈8G内存并不能很流畅的玩吃鸡，内存使用率非常高，其实可以通过虚拟内存设置来解决这个问题，毕竟现在国内使用8G内存的电脑还是非常多的，下面一起来看看设置为多少合适，如何设置。

绝地求生虚拟内存设步骤和推荐大小。

1、右键点击桌面上的我的电脑（计算机，或此电脑）然后属性；

2、进入高级系统设置-->高级-->设置按钮；

3、接下来我们到高级选项卡下，看到下面的更改按钮，点击进入。

4、取消勾选“自动管理”-->勾选自定义大小-->设置虚拟内存最大最小值-->点击[设置]按钮