本書將介紹在複雜環境下的OpenCL和並行程式設計。這裡的複雜環境包含多種裝置架構，比如：多芯
CPU，GPU，以及完全整合的加速處理單元(APU)。

OpenCL 2.0最新的改進：
共享虛擬記憶體(Shared virtual memory)可增強程式設計的靈活性，從而能大幅度減少在資料轉換
上所消耗的資源和精力
動態並行(Dynamic parallelism)將減少處理器上的負載，並避免瓶頸出現
對影象的支援有很大改善，並且整合OpenGL

記憶體模型：在一般情況下，計算平臺之間的記憶體子系統差異巨大。例如現代CPU都支援自動快取，不過很多GOU並不支援。為了支援程式碼的可移植性，Opencl採用的方法是定義一個抽象的記憶體模型，程式設計人員可以根據給模型編寫程式碼，廠商可以對映到他們自己實際的記憶體硬體。

 一旦work-item執行完成，其狀態資訊和使用的本地記憶體都是臨時的，如果需要儲存計算結果，必須將結果回傳到全域性內部。