Discussion de l'article "OpenCL : Le Pont vers les Mondes Parallèles" - page 2

[Flops]

Veuillez remplacer"kernel" par "core" dans l'article. C'est impossible à lire.

[Sceptic Philozoff]

Vous êtes le premier à le demander. Ce n'est pas si difficile à remplacer.

Laissez-moi faire un sondage.

Je l'ai fait ici même.

[Vladislav Andruschenko]

La page demandée n'a pas été trouvée

Vérifier si le chemin d'accès est correct et réessayer

Je ne peux pas télécharger les fichiers de l'article

[Sceptic Philozoff]

Vladon: Impossible de télécharger les fichiers de l'article

Oui, en effet. Le fichier téléchargé s'avère être une page html, mais pas un fichier mq5.

Merci, j'en informerai le Service Desk.

[Automated-Trading]

Mathemat:

En effet, le fichier téléchargé s'avère être une page html mais pas un fichier mq5. Le fichier téléchargé s'avère être une page html, mais pas un fichier mq5.

Merci, j'en informerai le Service Desk.

Corrigé.

[Vladislav Andruschenko]

Automated-Trading:
Corrigé.

merci

[Alain Verleyen]

Bon article. Merci.

Cependant, je me demande toujours comment opencl peut être utilisé avec le trading.

[Kourosh Hossein Davallou]

Excellent

[intersense]

MetaQuotes:

Un nouvel article intitulé OpenCL : A Bridge to a Parallel World a été publié :

Par Sceptic Philozoff

Le support d'OpenCL est un très bon choix, aujourd'hui et à l'avenir l'hétérogénéité des plateformes informatiques est très évidente, mais aujourd'hui les mêmes algorithmes dans les conditions d'utilisation d'OpenCL sont beaucoup moins performants que CUDA, peut-être que CUDA est plus sous-jacent qu'OpenCL, mieux optimisé pour son propre GPU. Les GPU de NVIDIA ont de meilleures performances, une meilleure dynamique, et le compilateur CUDA a adopté LLVM. Les performances des GPU NVIDIA sont meilleures, la dynamique de développement est meilleure et le compilateur CUDA a adopté LLVM. De plus en plus de langages prendront en charge CUDA, Python peut désormais le faire, en particulier CUDA6.0 dans la facilité d'utilisation de la programmation, en particulier la technologie de mémoire unifiée, à l'avenir, la prise en charge de la migration automatique des données par le runtime CUDA sera meilleure, les performances du programme et la productivité de la programmation seront améliorées. La prise en charge d'OpenCL par MQL5 est un bon début, et il y a peut-être des choses à faire avec CUDA à l'avenir.

[Vladimir Pastushak]

Réponse d'un auteur ou d'un expert s'il vous plaît :

Où le code ci-dessous fonctionnera-t-il plus rapidement sur la pierre principale ou dans le vidicon ? Et y a-t-il des spécificités ?

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);

  }