我为什么不读文章？ - 页 4

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GKS:

真的是很酷的文章，读起来很开心。我想继续开始的硬件加速优化的话题。

1 特别是由于C++AMP即将到来，OpenGL的话题还没有完全披露，对于加速Metatrader的计算非常有趣。

2 我很想读一篇关于 "使用显卡加速云网络 计算 "的文章。

我们能期待你在不久的将来做出类似的事情吗？这个话题非常有趣，也很吸引人。

谢谢你。我将不得不尝试了解云计算及其具体细节......

2 尤拉： 让我保守一个秘密（但不要告诉别人，好吗？）：在写第二篇文章时，我对OpenCL的熟悉程度比别人高一点。在写文章的同时，也在吸收链接到硬件的具体细节。这真的有那么难解释吗？

 
DmitriyN:
我不会去数你的钱，相信我。你还没有回答这个问题。神经在你的天才手中到底能不能发挥作用？是或不是？在现实生活中。
我的答案更具有普遍性：如果在工具所针对的领域内使用，一切都已经成功，并且会成功。但有时你可以通过熟练的修改来扩大应用范围。这就是为什么我不再使用神经网络的标准算法，而是使用为特定任务定制的修改后的对应算法。
 

我有一些以研究论文形式提出的理论。我想自己写，唯一的问题是，我不懂编程语言。我可以写一个纯粹的理论，但如果没有一个代码列表，就不会有人对它感兴趣。我希望有人能帮助我。

我已经发表了我对联合写文章 的看法，我不再重复。

如果有人感兴趣，所有的细节都可以通过简介来了解。

 
Mathemat:

谢谢你。我必须尝试了解云计算和它的具体内容...

2 尤拉： 让我保守一个秘密（但不要告诉别人，好吗？）：在写第二篇文章时，我对OpenCL的熟悉程度比别人高一点。在写文章的同时，也在吸收链接到硬件的具体细节。这真的有那么难解释吗？

一切都简单多了。我只在CPU上有OpenCL。我没有看到任何性能上的提高；在硬件上花钱和时间来绑定它是没有意义的。当需要时，即当我有一个应用任务在手，而没有OpenCL就无法解决时，我一定会去做。但为了画分形的速度，为了和某人或某物一起测量，这不是我的领域。
 
GKS:

我有一些以研究论文形式提出的理论。我想自己写，唯一的问题是，我不懂编程语言。我可以写一个纯粹的理论，但如果没有一个代码列表，就不会有人对它感兴趣。我希望有人能帮助我。

我已经发表了我对联合写文章的看法，我不再重复。

如果有人感兴趣，所有的细节都可以通过简介来了解。

科学是不同的，所以至少要说明在哪个特定领域可以找到志同道合的人。例如，我对大多数科学领域的了解只来自媒体。
 
Mathemat:

它们中缺少什么，演示的水平是否太高，等等。

我认为，除其他事项外，音调的高低决定了你的对话者的水平。降低它有什么意义吗？

我自己预计会有更多的兴趣 -- 特别是对OpenCL线程的兴趣。但是没有人对这个问题提出任何意见。

这个话题被一些人炒得沸沸扬扬，简直是用一只手的手指头都能数出来。没有广泛的兴趣。主持人有兴趣，因为如果OpenCL要在云中出现 -- 它是...很难夸张，它本质上是使云计算适应任何一种计算。

我个人，对OpenCL有一个非常具体的应用任务 :) 。但都是在良好的时机。

 
Reshetov:
科学不等于科学，所以至少要说明在哪个特定领域，这样才会有志同道合的人。例如，我只从媒体上了解大多数科学领域的情况。
"使用GPU的硬件加速 "的一般说法。
 
GKS:
"GPU硬件加速 "的一般说法。
不用一行代码就能实现GPU硬件加速？我认为这是不现实的。
 
GKS:
"GPU硬件加速 "的一般说法。
好吧，这个野兽带走了捕手。请允许我介绍一下你们科学领域的两篇文章的作者：数学
 
TheXpert:
使用GPU进行硬件加速而不需要一行代码？我认为这是不现实的。

谁知道呢？也许他已经想出了如何以某种不同的方式与这些蜜蜂比赛，性能将提高到极限？

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