다음은 AMD Radeon 7970 비디오 카드에 대한 OpenCL LuxMark 결과입니다. 약 16000입니다. 즉, AMD Phenom II X6과 같은 상위 6코어 CPU 보다 약 7배 빠릅니다 .
한 대의 컴퓨터에 각각 8개의 AMD 카드를 설치하면 약 128000개 , 즉 상위 6코어 CPU 보다 56배 더 빠릅니다 .
위의 이 테스트에서 GTX580의 등급은 5603으로 Luxmark 웹사이트의 이 카드 등급보다 분명히 낮습니다. 위의 테스트에서 스레드로부터 안전한 280.XX 드라이버가 사용되어 30 실제 생활에서 Nvidia 카드의 속도가 -40% 감소합니다. 며칠 전에 새로운 CUDA Toolkit 4.1.28과 함께 나온 nvidia 286.16 드라이버의 상황은 더 나은 것이 아닙니다(다른 단점은 제외).
그리고 그것은 단지 도구라는 것을 잊지 마십시오. 이 모든 철 조각 파기, 전기를 먹는이 게임 괴물에 대한 일반적인 숭배와 함께 우리는 알고리즘에 대해, 수학 및 프로그래밍에 대한 주요 사항을 잊지 않습니다.
그것들은 그 분기에 있고 , 그 계산에서 MQL4는 C보다 단지 3.4배 느립니다(= 27.05/7.92). 따라서 여기에는 20개라는 질문이 없습니다. 물론 모든 종류의 SSE*가 없는 경우(*>2)입니다.
그리고 5는 4보다 2배 빠릅니다.
물론 종합적인 테스트를 하는 것은 맞지만, 아직까지 순서가 많이 바뀔 것 같지는 않다.
여기 당신은 최근에 있었던 불신자 토마스입니다.
오늘은 별도의 기능으로 설계된 신경망 계산을 사용하여 4와 5에 대한 테스트를 작성하겠습니다. 4 및 5에 대해서도 dll에 배치된 뉴런으로 더 많은 테스트. 나중에 MQL5에서 OpenCL 지원 이 나타나면 GPU 계산을 사용하여 추가 비교 테스트를 조합할 수 있습니다.
오늘은 별도의 기능으로 설계된 신경망 계산을 사용하여 4와 5에 대한 테스트를 작성하겠습니다. 4 및 5에 대해서도 dll에 배치된 뉴런으로 더 많은 테스트. 나중에 MQL5에서 OpenCL 지원이 나타나면 GPU 계산을 사용하여 추가 비교 테스트를 조합할 수 있습니다.
좋습니다. MQL과 C/C++를 비교하기 위한 기초가 있을 것입니다. 팩트만 제공했습니다. 그리고 일반적으로 왜 내가 도마를 믿어야 합니까?
C++는 MQL5보다 6배 빠름(자동 실행 병렬화를 위한 라이브러리 사용 시)
사실은 어디에 있습니까?
그것들은 그 분기에 있고 , 그 계산에서 MQL4는 C보다 단지 3.4배 느립니다(= 27.05/7.92). 따라서 여기에는 20개라는 질문이 없습니다. 물론 모든 종류의 SSE*가 없는 경우(*>2)입니다.
그리고 5는 4보다 2배 빠릅니다.
물론 종합적인 테스트를 하는 것은 맞지만, 아직까지 순서가 많이 바뀔 것 같지는 않다.
아니요, 테스터입니다. 챔피언십 전에 우리는 실행 시간을 측정했습니다. 경제적인 조명 Expert Advisor의 실행 시간은 테스트에 소요된 시간보다 훨씬 적었습니다.
하지만 인파는 100%가 아니라 거짓말도 할 수 있고 더 이상 기억이 나지 않는다.
알았습니다. 그래서 개발자들은 이 문제를 해결할 수 있는 가장 편리한 방법을 찾았습니다. 거래자는 12개 또는 2개의 비디오 카드를 컴퓨터에 연결해야 하며 MT4와 같은 느낌을 받을 수 있습니다.
이것은 그들이 현명하게 생각한 것입니다. 나는 그것을 추측하지 않았을 것입니다.
다음은 AMD Radeon 7970 비디오 카드에 대한 OpenCL LuxMark 결과입니다. 약 16000입니다. 즉, AMD Phenom II X6과 같은 상위 6코어 CPU 보다 약 7배 빠릅니다 .
한 대의 컴퓨터에 각각 8개의 AMD 카드를 설치하면 약 128000개 , 즉 상위 6코어 CPU 보다 56배 더 빠릅니다 .
위의 이 테스트에서 GTX580의 등급은 5603으로 Luxmark 웹사이트의 이 카드 등급보다 분명히 낮습니다. 위의 테스트에서 스레드로부터 안전한 280.XX 드라이버가 사용되어 30 실제 생활에서 Nvidia 카드의 속도가 -40% 감소합니다. 며칠 전에 새로운 CUDA Toolkit 4.1.28과 함께 나온 nvidia 286.16 드라이버의 상황은 더 나은 것이 아닙니다(다른 단점은 제외).
그리고 그것은 단지 도구라는 것을 잊지 마십시오. 이 모든 철 조각 파기, 전기를 먹는이 게임 괴물에 대한 일반적인 숭배와 함께 우리는 알고리즘에 대해, 수학 및 프로그래밍에 대한 주요 사항을 잊지 않습니다.
사실은 어디에 있습니까?
그것들은 그 분기에 있고 , 그 계산에서 MQL4는 C보다 단지 3.4배 느립니다(= 27.05/7.92). 따라서 여기에는 20개라는 질문이 없습니다. 물론 모든 종류의 SSE*가 없는 경우(*>2)입니다.
그리고 5는 4보다 2배 빠릅니다.
물론 종합적인 테스트를 하는 것은 맞지만, 아직까지 순서가 많이 바뀔 것 같지는 않다.
여기 당신은 최근에 있었던 불신자 토마스입니다.
오늘은 별도의 기능으로 설계된 신경망 계산을 사용하여 4와 5에 대한 테스트를 작성하겠습니다. 4 및 5에 대해서도 dll에 배치된 뉴런으로 더 많은 테스트. 나중에 MQL5에서 OpenCL 지원 이 나타나면 GPU 계산을 사용하여 추가 비교 테스트를 조합할 수 있습니다.
한 대의 컴퓨터에 각각 8개의 AMD 카드를 설치하면 약 128000개 , 즉 상위 6코어 CPU 보다 56배 더 빠릅니다 .
여기 당신은 최근에 있었던 불신자 토마스입니다.
오늘은 별도의 기능으로 설계된 신경망 계산을 사용하여 4와 5에 대한 테스트를 작성하겠습니다. 4 및 5에 대해서도 dll에 배치된 뉴런으로 더 많은 테스트. 나중에 MQL5에서 OpenCL 지원이 나타나면 GPU 계산을 사용하여 추가 비교 테스트를 조합할 수 있습니다.
좋습니다. MQL과 C/C++를 비교하기 위한 기초가 있을 것입니다. 팩트만 제공했습니다. 그리고 일반적으로 왜 내가 도마를 믿어야 합니까?
신경망에서는 그 차이가 조금 더 클 수 있습니다. 저는 논쟁하지 않습니다.
신경망에서는 그 차이가 조금 더 클 수 있습니다. 저는 논쟁하지 않습니다.
여덟?? 한 컴퓨터에서??? 아니, 아무도 그렇게하지 않습니다.
luxmark 결과 테이블에 주의하십시오. 한 대의 컴퓨터에 상단에 8개의 카드 구성이 있습니다. 물론 특수 마더보드 + PCI-E 어댑터 8개와 전원 공급 장치 3개가 있어야 합니다. 하지만 충분히 가능합니다.
직업 학교의 디지털 ******니즘에 연루되지 않도록 개인 메시지로 이 괴물의 사진에 대한 링크를 보냈습니다.