[LITE][DOC] Enhance OpenCL Doc (#3091)

* [LITE][DOC] Enhance OpenCL Doc. test=develop, test=document_fix

* fix opencl doc. test=develop, test=document_fix

* add note in source compile. test=develop, test=document_fix

docs/advanced_user_guides/add_new_pass.md

 
-# 新增Pass方法
+# 如何增加Pass
 
 本文从三个方面介绍了`Lite`中的`Pass`结构：**Pass是什么**、**Pass的实现与接口**、**Pass的一般注册流程**。最后以`Fc_fuse_pass`为例介绍了`fusion_pass`的作用与注册方法。
 

docs/advanced_user_guides/add_operation.md

-# 新增OP的方法
+# 如何增加OP
 
 以下以添加argmax为例，详细说明新增op的方法。
 

docs/advanced_user_guides/npu.md

-# 使用华为NPU
+# Lite基于华为NPU的模型预测
 
 Paddle Lite是首款支持华为自研达芬奇架构NPU（Kirin 810/990 SoC搭载的NPU）的预测框架。
 原理是在线分析Paddle模型，将Paddle算子转成HiAI IR后，调用HiAI IR/Builder/Runtime APIs生成并执行HiAI模型。

docs/advanced_user_guides/opencl.md

@@ -11,18 +11,45 @@ Lite支持在Android系统上运行基于OpenCL的程序，目前支持Ubuntu环
 
 详见 **源码编译指南-环境准备** 章节。
 
-### 编译选项
-
-|参数|介绍|值|
-|--------|--------|--------|
-|--arm_os|代表目标操作系统|目前仅支持且默认为`android`|
-|--arm_abi|代表体系结构类型，支持armv8和armv7|默认为`armv8`即arm64-v8a；`armv7`即armeabi-v7a|
-|--arm_lang|代表编译目标文件所使用的编译器|默认为gcc，支持 gcc和clang两种|
-
 ### 编译Paddle-Lite OpenCL库范例
 
 注：以android-armv8-opencl的目标、Docker容器的编译开发环境为例，CMake3.10，android-ndk-r17c位于`/opt/`目录下。
 
+#### 针对 Lite 用户的编译命令(无单元测试,有编译产物)
+
+- `arm_os`: `[android]`，目前不支持linux；
+- `arm_abi`: `[armv7 | armv8]`；
+- `arm_lang`: `[gcc]`，目前不支持clang；
+- `build_extra`: `[OFF | ON]`，编译全量op和kernel，体积会大，编译时间长；
+- `build_cv`: `[OFF | ON]`，编译arm cpu neon实现的的cv预处理模块；
+- `android_stl`: `[c++_shared | c++_static]`，paddlelite的库以何种方式链接`android_stl`，选择`c++_shared`得到的动态库体积更小，但使用时候记得上传paddlelite所编译版本（armv7或armv8）一致的`libc++_shared.so`（来自Android-NDK）；
+注：调用`./lite/tools/build.sh`执行编译。
+
+```bash
+# 假设当前位于处于Lite源码根目录下
+
+# 导入NDK_ROOT变量，注意检查您的安装目录若与本示例不同
+export NDK_ROOT=/opt/android-ndk-r17c
+
+# 删除上一次CMake自动生成的.h文件
+rm ./lite/api/paddle_use_kernels.h
+rm ./lite/api/paddle_use_ops.h
+
+# 根据指定编译参数编译
+./lite/tools/build.sh \
+  --arm_os=android \
+  --arm_abi=armv8 \
+  --arm_lang=gcc \
+  --build_extra=OFF \
+  --build_cv=OFF \
+  --android_stl=c++_shared \
+  opencl
+```
+
+#### 针对 Lite 开发者的编译命令(有单元测试,编译产物)
+
+注：调用`./lite/tools/ci_build.sh`执行编译，该命令会编译armv7和armv8的opencl库。虽然有编译产物，但因编译单元测试，编译产物包体积可能较大，不推荐使用。
+
 ```bash
 # 假设当前位于处于Lite源码根目录下
 
@@ -41,13 +68,15 @@ rm ./lite/api/paddle_use_ops.h
   build_test_arm_opencl
 ```
 
+### 编译产物说明
+
 编译产物位于`build.lite.android.armv8.gcc.opencl`下的`inference_lite_lib.android.armv8.opencl`文件夹内，这里仅罗列关键产物：
 
 - `cxx`:该目录是编译目标的C++的头文件和库文件;
 - `demo`:该目录包含了两个demo，用来调用使用`libpaddle_api_full_bundled.a`和`libpaddle_api_light_bundled.a`，分别对应`mobile_full`和`mobile_light`文件夹。编译对应的demo仅需在`mobile_full`或`mobile_light`文
   - `mobile_full`:使用cxx config，可直接加载fluid模型，若使用OpenCL需要在`mobilenetv1_full_api.cc`代码里开启`DEMO_USE_OPENCL`的宏，详细见代码注释;
-  - `mobile_light`:使用mobile config，只能加载`model_optimize_tool`优化过的模型;
-- `opencl`:该目录存放opencl实现的相关kernel。
+  - `mobile_light`:使用mobile config，只能加载`model_optimize_tool`优化过的模型。
+注：`opencl`实现的相关kernel已经打包到动态库中。
 
 ```bash
 .
@@ -65,40 +94,23 @@ rm ./lite/api/paddle_use_ops.h
 |       |-- libpaddle_api_light_bundled.a
 |       |-- libpaddle_full_api_shared.so
 |       `-- libpaddle_light_api_shared.so
-|-- demo
-|   `-- cxx
-|       |-- Makefile.def
-|       |-- README.md
-|       |-- include
-|       |   |-- paddle_api.h
-|       |   |-- paddle_lite_factory_helper.h
-|       |   |-- paddle_place.h
-|       |   |-- paddle_use_kernels.h
-|       |   |-- paddle_use_ops.h
-|       |   `-- paddle_use_passes.h
-|       |-- mobile_full
-|       |   |-- Makefile
-|       |   `-- mobilenetv1_full_api.cc
-|       `-- mobile_light
-|           |-- Makefile
-|           `-- mobilenetv1_light_api.cc
-`-- opencl
-    `-- cl_kernel
-        |-- buffer
-        |   |-- depthwise_conv2d_kernel.cl
-        |   |-- elementwise_add_kernel.cl
-        |   |-- fc_kernel.cl
-        |   |-- im2col_kernel.cl
-        |   |-- layout_kernel.cl
-        |   |-- mat_mul_kernel.cl
-        |   |-- pool_kernel.cl
-        |   `-- relu_kernel.cl
-        |-- cl_common.h
-        `-- image
-            |-- channel_add_kernel.cl
-            |-- elementwise_add_kernel.cl
-            |-- pool_kernel.cl
-            `-- relu_kernel.cl
+`-- demo
+    `-- cxx
+        |-- Makefile.def
+        |-- README.md
+        |-- include
+        |   |-- paddle_api.h
+        |   |-- paddle_lite_factory_helper.h
+        |   |-- paddle_place.h
+        |   |-- paddle_use_kernels.h
+        |   |-- paddle_use_ops.h
+        |   `-- paddle_use_passes.h
+        |-- mobile_full
+        |   |-- Makefile
+        |   `-- mobilenetv1_full_api.cc
+        `-- mobile_light
+            |-- Makefile
+            `-- mobilenetv1_light_api.cc
 ```
 
 调用`libpaddle_api_full_bundled.a`和`libpaddle_api_light_bundled.a`见下一部分运行示例。
@@ -109,48 +121,9 @@ rm ./lite/api/paddle_use_ops.h
 
 下面以android、ARMv8、gcc的环境为例，介绍3个示例，分别如何在手机上执行基于OpenCL的ARM GPU推理过程。
 
-
-**注意：** 以下命令均在Lite源码根目录下运行。在3个示例前，下面这段命令都先要执行用来准备环境:
-
-```bash
-# 在/data/local/tmp目录下创建OpenCL文件目录
-adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl
-adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl/cl_kernel/buffer
-adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl/cl_kernel/image
-
-# 将OpenCL的kernels文件推送到/data/local/tmp/opencl目录下
-adb push lite/backends/opencl/cl_kernel/cl_common.h /data/local/tmp/opencl/cl_kernel/
-adb push lite/backends/opencl/cl_kernel/buffer/* /data/local/tmp/opencl/cl_kernel/buffer/
-adb push lite/backends/opencl/cl_kernel/image/* /data/local/tmp/opencl/cl_kernel/image/
-```
-
 ### 运行示例1: 编译产物demo示例
 
 ```bash
-######################################################################
-# 编译mobile_full的demo                                              #
-######################################################################
-# 步骤:                                                              #
-#   0.确保编译Paddle-Lite时编译了OpenCL;                             #
-#   1.编辑`mobilenetv1_full_api.cc`代码, 开启`DEMO_USE_OPENCL`的宏;  #
-#   2.在产物目录`demo/cxx/mobile_full`下编译`mobile_full`的demo;     #
-#   3.上传demo, 模型, opencl kernel文件到手机;                       #
-#   4.运行demo得到预期结果.                                          #
-######################################################################
-adb shell mkdir /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1
-chmod +x ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/inference_lite_lib.android.armv8.opencl/demo/cxx/mobile_full/mobilenetv1_full_api
-adb push ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/inference_lite_lib.android.armv8.opencl/demo/cxx/mobile_full/mobilenetv1_full_api /data/local/tmp/opencl/
-adb push ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/* /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1
-
-# use mobile_full run mobilenet_v1
-# `GLOG_v` is log level
-adb shell "export GLOG_v=0; \
-    /data/local/tmp/opencl/mobilenetv1_full_api \
-    --model_dir=/data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1 \
-    --optimized_model_dir=/data/local/tmp/opencl/full_api_opt_model"
-
-
-
 ######################################################################
 # 编译mobile_light的demo                                             #
 ######################################################################
@@ -158,33 +131,40 @@ adb shell "export GLOG_v=0; \
 #   0.确保编译Paddle-Lite时编译了OpenCL;                             #
 #   1.编译model_optimize_tool并对模型优化, `targets`参数为`opencl`;  #
 #   2.在产物目录`demo/cxx/mobile_light`下编译`mobile_light`的demo;   #
-#   3.上传demo, 模型, opencl kernel文件到手机;                       #
+#   3.上传demo, 模型文件到手机;                                      #
 #   4.运行demo得到预期结果.                                          #
 ######################################################################
+# 在/data/local/tmp目录下创建OpenCL文件目录
+adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl
 
 # use model_optimize_tool to optimize model
 ./build.model_optimize_tool/lite/api/model_optimize_tool \
   --model_dir=./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/ \
   --optimize_out_type=naive_buffer \
-  --optimize_out=./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/ \
+  --optimize_out=./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/mobilenetv1_opt \
   --valid_targets=opencl
 
-adb shell mkdir /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1
+adb shell mkdir /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1/
 chmod +x ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/inference_lite_lib.android.armv8.opencl/demo/cxx/mobile_light/mobilenetv1_light_api
 adb push ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/inference_lite_lib.android.armv8.opencl/demo/cxx/mobile_light/mobilenetv1_light_api /data/local/tmp/opencl/
-adb push ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/* /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1
+adb push ./build.lite.android.armv8.gcc.opencl/install/mobilenet_v1/mobilenetv1_opt.nb /data/local/tmp/opencl/
 
 # use mobile_light run mobilenet_v1
-adb shell "export GLOG_v=5; \
+adb shell "export GLOG_v=1; \
   /data/local/tmp/opencl/mobilenetv1_light_api \
-  --model_dir=/data/local/tmp/opencl/"
+  /data/local/tmp/opencl/mobilenetv1_opt.nb"
 ```
 
+**注：** `GLOG_v`是指定需要显示VLOG的日志级别，默认为0。权重参数会在第一次运行时加载，所以第一次执行时间略长。一般将warmup的值设为10，repeats值设为多次。
+
 ### 运行示例2: test_mobilenetv1单元测试
 
 - **运行文件准备**
 
 ```bash
+# 在/data/local/tmp目录下创建OpenCL文件目录
+adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl
+
 # 将mobilenet_v1的模型文件推送到/data/local/tmp/opencl目录下
 adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1
 adb push build.lite.android.armv8.gcc.opencl/third_party/install/mobilenet_v1/* /data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1/
@@ -195,41 +175,25 @@ adb push build.lite.android.armv8.gcc.opencl/lite/api/test_mobilenetv1 /data/loc
 
 - **执行OpenCL推理过程**
 
-使用如下命令运行OpenCL程序。其中：
-
-- `--cl_path`指定了OpenCL的kernels文件即cl\_kernel所在目录；
-- `--modle_dir`指定了模型文件所在目录。
-
 ```bash
 adb shell chmod +x /data/local/tmp/opencl/test_mobilenetv1
 
-adb shell /data/local/tmp/opencl/test_mobilenetv1 \
-  --cl_path=/data/local/tmp/opencl \
-  --model_dir=/data/local/tmp/opencl/mobilenet_v1 \
-  --warmup=1 \
-  --repeats=1
+adb shell "export GLOG_v=1; \
+   /data/local/tmp/opencl-image/test_mobilenetv1 \
+  --model_dir=/data/local/tmp/opencl-image/mobilenetv1_fluid/ \
+  --warmup=10 \
+  --repeats=100"
 ```
 
-**注意：** 因为权重参数均会在Op Kernel第一次运行时进行加载，所以第一次的执行时间会略长。一般将warmup的值设为1，repeats值设为多次。
-
 ### 运行示例3: test_layout_opencl单元测试
 
-- **运行文件准备**
-
-```bash
-# 将OpenCL单元测试程序test_layout_opencl，推送到/data/local/tmp/opencl目录下
-adb push build.lite.android.armv8.gcc.opencl/lite/kernels/opencl/test_layout_opencl /data/local/tmp/opencl/
-```
-
-
-OpenCL推理过程**
-
 ```bash
+adb shell mkdir -p /data/local/tmp/opencl
 adb shell chmod +x /data/local/tmp/opencl/test_layout_opencl
-adb shell /data/local/tmp/opencl/test_layout_opencl
+adb shell "export GLOG_v=4; \
+  /data/local/tmp/opencl/test_layout_opencl"
 ```
 
-
 ### 如何在Code中使用
 
 见运行示例1的demo代码:

docs/installation/source_compile.md

@@ -234,6 +234,8 @@ brew cask install java
 
 ## 二、编译PaddleLite
 
+**注：编译OpenCL、华为NPU、FPGA、CUDA、X86预测库、CV模块，见进阶使用指南的对应章节。**
+
 ### 下载代码
 
 ```shell