記事"OpenCL：パラレルワールドへの橋渡し"についてのディスカッション - ページ 2

[Flops]

記事中の「カーネル」を「コア」に置き換えてください。読めません。

[Sceptic Philozoff]

最初に尋ねたのはあなただ。交換するのはそんなに難しくないよ。

投票させてください。

ここで やったよ。

[Vladislav Andruschenko]

要求されたページが見つかりません

パスが正しいかどうか確認し、もう一度やり直してください。

記事からファイルをダウンロードできません

[Sceptic Philozoff]

Vladon: 記事のファイルがダウンロードできない

はい、その通りです。ダウンロードされたファイルはhtmlページで、mq5ファイルではないことがわかりました。

ありがとうございます。

[Automated-Trading]

Mathemat:

そうですね。ダウンロードしたファイルはhtmlページで、mq5ファイルではないことがわかりました。

ありがとうございます。

修正しました。

[Vladislav Andruschenko]

Automated-Trading:
訂正しました。

サンクス

[Alain Verleyen]

良い記事だ。ありがとう。

しかし、openclがトレーディングでどのように使えるのか、まだ疑問に思っている。

[Kourosh Hossein Davallou]

素晴らしい

[intersense]

MetaQuotes:

新しい記事「 OpenCL: A Bridge to a Parallel World」がリリースされました：

セプティック・フィロゾフ 著

OpenCLのサポートは非常に良い選択であり、現在と将来のコンピューティングプラットフォームの異機種混在は非常に明白であるが、現在、CUDAのパフォーマンスよりもOpenCLを使用する条件下で同じアルゴリズムがはるかに低く、おそらくOpenCLよりもCUDAの方がより基礎的であり、独自のGPUに最適化されている。 NVIDIAのGPUは、より良いパフォーマンス、より良い勢いを持っており、CUDAコンパイラはLLVMを採用しています。NVIDIAのGPUのパフォーマンスが向上し、開発の勢いが良く、CUDAコンパイラは、LLVMを採用している、そこにCUDAをサポートするために、より多くの言語があるでしょう、Pythonは現在、プログラミングの使いやすさで、特にCUDA6.0をサポートすることができ、より顕著である、特にユニファイドメモリ技術は、将来的には、自動データ移行のCUDAランタイムのサポートが優れていると、プログラムのパフォーマンスとプログラミングの生産性が向上します。OpenCLのMQL5サポートは良いスタートであり、将来的にCUDA上でできることがあるかもしれません。

[Vladimir Pastushak]

著者または専門家の回答をお願いします：

以下のコードは、メインストーンのどこで、あるいはビジコンのどこで、より速く機能しますか？また、具体的な方法はありますか？

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);

  }