Discussão do artigo "OpenCL: A ponte para mundos paralelos" - página 2

[Flops]

Por favor, substitua"kernel" no artigo por "core". É impossível de ler.

[Sceptic Philozoff]

Você é o primeiro a perguntar. Não é tão difícil de substituir.

Deixe-me fazer uma pesquisa.

Eu a fiz bem aqui.

[Vladislav Andruschenko]

A página solicitada não foi encontrada

Verifique se o caminho está correto e tente novamente

Não consigo fazer download de arquivos do artigo

[Sceptic Philozoff]

Vladon: Não é possível fazer download de arquivos do artigo

Sim, de fato. O arquivo baixado acaba sendo uma página html, mas não um arquivo mq5.

Obrigado, informarei o Service Desk.

[Automated-Trading]

Mathemat:

Sim, de fato. O arquivo baixado acaba sendo uma página html, mas não um arquivo mq5.

Obrigado, informarei o Service Desk.

Corrigido.

[Vladislav Andruschenko]

Automated-Trading:
Corrigido.

Agradecimentos

[Alain Verleyen]

Bom artigo. Obrigado.

No entanto, ainda me pergunto como o opencl pode ser usado em negociações.

[Kourosh Hossein Davallou]

Excelente

[intersense]

MetaQuotes:

Foi lançado o novo artigo OpenCL: A Bridge to a Parallel World (OpenCL: uma ponte para um mundo paralelo ):

Por Sceptic Philozoff

O suporte ao OpenCL é uma escolha muito boa, agora e no futuro da heterogeneidade da plataforma de computação é muito óbvio, mas agora os mesmos algoritmos sob as condições de uso do OpenCL do que o desempenho do CUDA é muito menor, talvez o CUDA do que o OpenCL seja mais subjacente, melhor otimizado para sua própria GPU. As GPUs da NVIDIA têm melhor desempenho, melhor impulso e o compilador CUDA adotou o LLVM. O desempenho da GPU da NVIDIA é melhor, o ritmo de desenvolvimento é melhor e o compilador CUDA adotou o LLVM. Haverá cada vez mais linguagens compatíveis com CUDA, Python agora pode oferecer suporte, especialmente CUDA6.0 na facilidade de uso da programação é mais proeminente, especialmente a tecnologia de memória unificada, no futuro, com o suporte de tempo de execução CUDA para migração automática de dados é melhor, o desempenho do programa e a produtividade da programação serão melhores. O suporte MQL5 para OpenCL é um bom começo, e pode haver algumas coisas que podem ser feitas no CUDA no futuro.

[Vladimir Pastushak]

Resposta do autor ou de especialistas, por favor:

Onde o código abaixo funcionará mais rápido, na pedra principal ou no vidicon? E há algum detalhe específico?

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);

  }