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。我们先来复习下CPU和GPU的相关知识：CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。

这里只介绍LINUX下的安装。

			sudo apt-get install python3-pyopencl
			
		

• ■  计算平台指机器设备对OpenCL某个版本的具体实现。
• ■  一台计算机上可以有多个计算平台，一个计算平台上可以有多个计算核心。
• ■  多核CPU和多CPU是两回事，除非你的主板上插有两块CPU，这种情况也只有服务器主板上才会出现多CPU情况。
• ■  一个计算平台设备里面，可以有多个计算核心，每个核心就是实质的计算部件。像4核CPU就是一个计算平台设备里面有4个计算部件。可以并行执行四个运算操作。

因此我们除了要获取系统里计算平台设备信息外，还要获取每个设备里面的计算核心信息，这样才可以对我们的程序进行最大优化。

		​import pyopencl as cl

		#显示OPENCL版本号，cl.h的版本号
		print("CL_VERSION:",cl.VERSION)
		print("CL_HEADER_VERSION:",cl.get_cl_header_version())
		print()
		​
		#获取当前所有计算平台
		platforms  = cl.get_platforms()
		print("Platform num:",len(platforms))
		​
		#遍历所有平台中的所有计算设备，并显示它们的信息
		for plat in platforms:
			print("--Platform Name:",plat.get_info(cl.platform_info.NAME))
		　　#print("--Platform Extensions:",plat.get_info(cl.platform_info.EXTENSIONS))
			print("--Platform Profile:",plat.get_info(cl.platform_info.PROFILE))
			print("--Platform Vendor:",plat.get_info(cl.platform_info.VENDOR))
			print("--Platform Version:",plat.get_info(cl.platform_info.VERSION))
		​
			devices = plat.get_devices(cl.device_type.ALL)
			print("--device num:",len(devices))
		​
			for device in devices:
				print("----Name:",device.get_info(cl.device_info.NAME))
				print("----OpenCL_C_Version:",device.get_info(cl.device_info.OPENCL_C_VERSION))
				print("----Vendor:",device.get_info(cl.device_info.VENDOR))
				print("----Version:",device.get_info(cl.device_info.VERSION))
				print("----Driver Version:",device.get_info(cl.device_info.DRIVER_VERSION))
		​
				print("----MAX_WORK_GROUP_SIZE:",device.get_info(cl.device_info.MAX_WORK_GROUP_SIZE))
				print("----MAX_COMPUTE_UNITS:",device.get_info(cl.device_info.MAX_COMPUTE_UNITS))
				print("----MAX_WORK_ITEM_SIZES:",device.get_info(cl.device_info.MAX_WORK_ITEM_SIZES))
				print("----LOCAL_MEM_SIZE:",device.get_info(cl.device_info.LOCAL_MEM_SIZE))
		

运行结果