Discusión sobre el artículo "OpenCL: El puente hacia mundos paralelos" - página 2
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Eres el primero en preguntar. No es tan difícil de reemplazar.
Déjame hacer una encuesta.
Lo hice aquí.
No se ha encontrado la página solicitada
Compruebe si la ruta es correcta e inténtelo de nuevo
No puedo descargar archivos del artículo
Sí, efectivamente. El archivo descargado resulta ser una página html, pero no un archivo mq5.
Gracias, informaré al Service Desk.
Sí, efectivamente. El archivo descargado resulta ser una página html, pero no un archivo mq5.
Gracias, informaré al Service Desk.
Corregido.
Buen artículo. Gracias.
Sin embargo, todavía me pregunto cómo opencl se puede utilizar con el comercio.
Nuevo artículo OpenCL: A Bridge to a Parallel World ha sido publicado:
Por Sceptic Philozoff
El soporte de OpenCL es una muy buena opción, ahora y en el futuro de la heterogeneidad de la plataforma de computación es muy obvio, pero ahora los mismos algoritmos en las condiciones de uso de OpenCL que el rendimiento CUDA es mucho menor, tal vez CUDA que OpenCL es más subyacente, mejor optimizado para su propia GPU. GPU de NVIDIA tiene un mejor rendimiento, mejor impulso, y el compilador CUDA ha adoptado LLVM. El rendimiento de la GPU de NVIDIA es mejor, el impulso de desarrollo es mejor, y el compilador CUDA ha adoptado LLVM, habrá más y más lenguajes para apoyar CUDA, Python ahora puede apoyar, especialmente CUDA6.0 en la facilidad de uso de programación es más prominente, especialmente la tecnología de memoria unificada, en el futuro, con el soporte de tiempo de ejecución CUDA para la migración automática de datos es mejor, el rendimiento del programa y la productividad de programación será mejor. MQL5 soporte para OpenCL es un buen comienzo, y puede haber algunas cosas que se pueden hacer en CUDA en el futuro.
Autor o expertos responder por favor:
¿Dónde funcionará el código de abajo más rápido en la piedra principal o en el vidicon ? Y ¿hay alguna especificidad?
void OnStart()
{
long total= 1000000000;
for(long i=0;i<total;i++)
for(long q=0;q<total;q++)
for(long w=0;w<total;w++)
for(long e=0;e<total;e++)
for(long r=0;r<total;r++)
for(long t=0;t<total;t++)
for(long y=0;y<total;y++)
for(long u=0;u<total;u++)
func(i,q,w,e,r,t,y,u);
}