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add development_android_GPU.md

README.md

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 开发文档主要是关于编译、运行等问题。做为开发者，它可以和贡献文档共同结合使用。
 * [iOS](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_ios.md)
-* [Android](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_android.md)
+* [Android_CPU](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_android.md)
+* [Android_GPU](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_android_GPU.md)
 * [FPGA](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_fpga.md)
 * [ARM_LINUX](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_arm_linux.md)
 

doc/development_android_GPU.md

+## paddle-mobile GPU开发文档
+
+编译环境配置方法请参考development_android.md文档
+
+1. 下载 paddle-mobile
+
+```
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile.git
+
+adb pull /system/vendor/lib/libOpenCL.so paddle-mobile/third_party/opencl
+
+修改paddle-mobile/CMakeLists.txt文件，执行如下操作:
+option(GPU_CL "opencl gpu" OFF)->option(GPU_CL "opencl gpu" ON)
+
+cd paddle-mobile/tools
+
+sh build.sh android
+
+```
+2. 将单测可执行文件和模型部署到手机
+
+下载测试需要的mobilenet和test_image_1x3x224x224_float文件，下载地址：http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/opencl_test_src.zip
+
+```
+cd ../test
+mkdir models
+mkdir images
+
+```
+将mobilenet复制到paddle-mobile/test/models目录下
+将test_image_1x3x224x224_float复制到paddle-mobile/test/images目录下
+
+执行下面命令将可执行文件和预测需要的文件部署到手机
+
+```
+cd ../tools/android-debug-script
+sh push2android.sh
+
+```
+3. 在adb shell中执行对应的可执行文件（目前只支持mobilenet，后续会支持更多的网络模型）
+
+```
+adb shell
+cd /data/local/tmp/bin/
+export LD_LIBRARY_PATH=.
+./test-mobilenetgpu
+
+```
+4. mobilenet cpu模型预测结果
+
+假设mobilenet和test_image_1x3x224x224_float文件已经推送到手机上，执行下面命令进行mobilenet cpu的预测
+
+```
+adb shell
+cd /data/local/tmp/bin/
+export LD_LIBRARY_PATH=.
+./test-mobilenet
+
+```
+5. 预测结果
+
+  手机型号：小米6(CPU 835,GPU Adreno 540)
+
+  mobilenet gpu：预测性能，耗时41ms左右。
+
+  mobilenet cpu:
+
+  1线程：108ms
+  2线程：65ms
+  4线程：38ms
+
+  手机型号：OPPO Findx(CPU 845,GPU Adreno 630)
+
+  mobilenet gpu：预测性能，耗时27ms左右。
+
+  mobilenet cpu:
+
+  1线程：90ms
+  2线程：50ms
+  4线程：29ms
+
+
+
+
+