In mathematics, the term chaos game, as coined by Michael Barnsley,1 originally referred to a method of creating a fractal, using a polygon and an initial point selected at random inside it.2 The fractal is created by iteratively creating a sequence of points, starting with the initial random point, in which each point in the sequence is a...
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做到512，看看你能得到什么。不要害怕紧缩程序，这只会让它变得更好。:)当你完成后，请在这里发布。
好的!在512个通道和144000条。
好吧，如果60岁是最佳状态，那么一般来说就很酷。
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也就是说，在这个主题中提出的最弱的笔记本电脑上，这就是结果。所以非常有希望。
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不幸的是，我无法自由地讨论这个问题，因为我甚至没有接触过joo 文章和神经网络，而我也从来没有钻研过OpenCL。如果不了解每一行代码，我就无法使用这个或那个代码。我想知道一切。)))我还在研究交易程序引擎。有这么多事情要做，我的脑子已经在打转了。)))
将CountBars增加了30倍（达到4,320,000），决定测试石头的抗负荷能力。
无所谓了：它能工作，能取暖，但不会出太多的汗。温度正在缓慢上升，但已经达到了饱和状态。
红线是温度，绿线是内核的负载。
这就是为什么我喜欢英特尔的桑迪桥标本：它是 "绿色 "的。是的，图形不是很好，但我们会看到Ivy Bridge变成什么样子......
这就是为什么我喜欢英特尔的桑迪桥模型：它是 "绿色 "的。是的，图形不是很好，但我们会看到Ivy Bridge 成为什么...哦，（笑）。现在，这是一个真正的压力测试。:)我的可能现在已经死了。
然后是什么哈斯韦尔，再过一会儿是罗克韦尔......。)))
一个在OpenCL中实现巴恩斯利蕨类植物的例子。
该计算基于混沌游戏 算法（示例），使用一个随机数生成器，其生成基数取决于线程ID，并返回get_global_id(0)，以创建独特的轨迹。
当缩放时，保持图像质量所需的点的数量呈四次方增长，所以这个实现假设每个内核实例绘制固定数量的落在可见区域的点。
估计线程的数量在第191行中指定。
点的数量是在第233行。
UPD
IFS-fern.mq5--CPU模拟物
在规模=1000时。
我做了三层16x7x3的神经元，其实我前天做的，今天调试的，之前用CPU检查的时候结果不符合--我不在这里 描述原因，至少现在不说--我太困了。:)
时间特征 :
明天我将为这个网格制作优化器。 然后我将忙于加载真实数据，并在MT5测试器可验证的现实计算中完成测试器。 然后我将处理网格的生成器MLP+cl代码，以实现其优化。
由于贪婪，我没有公布源代码，但ex5包括在其中，供那些想在他们的硬件上测试的人使用。
我就像在普京手下一样稳定。
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) CpuTime/GpuTime = 24.08037178786222
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Result on Cpu МахResult==1.09311 at 771 pass
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Соunt inticators = 16; Count history bars = 144000; Count pass = 1024
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) CPU time = 176172 ms
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Result on Gpu МахResult==1.09311 at 771 pass
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Соunt inticators = 16; Count history bars = 144000; Count pass = 1024
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) GPU time = 7316 ms
2012.03.08 05:35:18 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) OpenCL init OK!
顺便说一下，注意：在CPU运行时，你的系统和我的系统（基于奔腾G840）之间的差异并不是很大。
你的RAM快吗？我有1333兆赫。
还有一件事：有趣的是，在计算过程中，两个核心 都加载在CPU上。最后的负荷急剧下降是在计算结束后。这意味着什么呢？
我就像在普京手下一样稳定。
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) CpuTime/GpuTime = 24.08037178786222
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Result on Cpu МахResult==1.09311 at 771 pass
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Соunt inticators = 16; Count history bars = 144000; Count pass = 1024
2012.03.08 05:38:22 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) CPU time = 176172 ms
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Result on Gpu МахResult==1.09311 at 771 pass
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) Соunt inticators = 16; Count history bars = 144000; Count pass = 1024
2012.03.08 05:35:26 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) GPU time = 7316 ms
2012.03.08 05:35:18 ParallelTester_00-02-j16x7x3z (EURUSD,H1) OpenCL init OK!
1.顺便说一下，注意你的系统和我的系统（基于奔腾G840）在CPU执行时间 上的差异。
2.你的内存快吗？我有1333兆赫。
1.我在业余时间一直在恢复我的超频，有一次我遇到了非常严重的死机（后来发现是硬盘电源线从插槽中脱落），于是我按下主板上的 "MemoryOK "按钮，寻找奇迹。之后，它仍然不能工作，只是将CMOS设置重置为默认值。 现在，我又将处理器超频到3840兆赫，所以现在工作得更聪明了。
2.还是搞不清楚。:)特别是，Renat显示的链接的基准，显示为1600MHz。Windows甚至显示1033MHz :))))，尽管内存本身是2GHz，但我母亲可以拉到1866（比喻）。
还有一件事：有趣的是，我在CPU上计算时，两个核心都 加载了。最后的负荷急剧下降是在计算结束后。这将意味着什么？
所以也许根本不是在GPU上，驱动已经启动了，但...我唯一的解释是，计算是在CPU-OpenCL上进行的，当然，只是在所有可用的内核上，并使用向量SSE指令。:)
第二种变体是同时计算CPU和CPU。 我不知道这个（CPU-LPU）支持是如何由驱动实现的，但原则上我不排除opentzl处理启动时也有这样的一种变体。
这是我的推测，如果有的话。或者像现在流行的写法--"IMHO"。;)
我怀疑这一点。特别是因为我只有两个核心。那么25倍的利润从何而来？
好吧，如果岩石有所有的英特尔数学内核 库或英特尔性能原件（我没有下载它们），还是有可能的......在某些情况下。但这不太可能，因为它们重达数百兆。
我得看看谷歌对此有什么说法。
Mathemat: 另外，有趣的是，我的CPU计算有两个核心都 加载。
不，我是指没有任何OpenCL的纯CPU计算。负荷刚好低于100%，其中每个核心都有可比的负荷值。但是当运行OpenCL代码时，它上升到100%，这很容易解释为GPU的操作。