OpenCL：MQL5中的内部实现测试 - 页 52

[Andrey Miguzov]

joo:
我认为，如果我们想把一个带有数据的二维/多维数组传递给GPU，我们可以使用结构形式的数据表示并传递结构？

我试着通过一个结构--它起作用了!我自己也没有想到会以这种方式传递多维 数组 :)谢谢!

我附上了一个小例子，使用二维数组--它工作得很好。这个例子有点歪，但总的来说，它很好地证明了这种变态的可能性:)

PS：你的UGA+OpenCL--这只是不够的情绪:) 我们曾经如何生活--回忆起来很可怕......

[Andrey Dik]

MigVRN:

PS：你的UGA+OpenCL就是一点感情都没有。 :) 我们以前的生活方式让人想起就觉得阴森恐怖......

谢谢你，我很高兴你喜欢它。借此机会，我想向Ilyas Sharapov（mql5）问好，并表示感谢。

[Andrey Dik]

CL_DEVICE_ANY 和CL_DEVICE_GPU 已经过时了？

CL_USE_ANY 和CL_USE_GPU_ONLY 现在是否相关？

[Vladimir Gomonov]

joo:

CL_DEVICE_ANY 和CL_DEVICE_GPU 已经过时了？

CL_USE_ANY 和CL_USE_GPU_ONLY 现在是否相关？

是的。

[Andrey Dik]

MetaDriver:
是的。

通过Tychkov教授的方法在我的电脑中发现了一个神秘的设备1，它比CL_USE_ANY 快，甚至比CL_USE_GPU_ONLY 快。

它是什么？:O

[Vladimir Gomonov]

joo:

在我的电脑中发现了一个神秘的设备1，使用Tychkov教授的方法，运行速度比CL_USE_ANY 快，甚至比CL_USE_GPU_ONLY 快。

它是什么？:O

请提供统计资料。适用于所有设备。:)

[Andrey Dik]

MetaDriver:
板上的统计数字。适用于所有设备。:)

启用任何功能

2012.04.12 23:27:29 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) GPY和CPY的计算差异：0.0
2012.04.12 23:27:28 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) CPY/GPU= 1.326
2012.04.12 23:27:28 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1)GPU时间 = 141 ms

2012.04.12 23:27:28 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) SPU时间 = 187 ms

cl_use_gpu_only

2012.04.12 23:29:11 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) GPY和CPY的计算差异：0.0
2012.04.12 23:29:11 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) CPY/GPU= 1.376
2012.04.12 23:29:11 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1)GPU时间 = 125 ms

2012.04.12 23:29:11 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) SPU 时间 = 172 ms

1

2012.04.12 23:30:12 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) GPY和CPY之间的计算差异：0.0
2012.04.12 23:30:12 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) CPY/GPU= 2.397
2012.04.12 23:30:12 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1)GPU时间= 78 ms

2012.04.12 23:30:12 Struct_OpenCL (GBPUSD,H1) SPU 时间 = 187 ms

我建议大家像我一样尝试一下，很有可能你会发现一个比无助的独立显卡更快的设备。:D

PS。我怀疑CL_USE_ANY 和CL_USE_GPU_ONLY 是一样的 - 在CPU上计算，但设备1是我的GPU。这是标准常数中的一个基本混淆。

[Andrey Miguzov]

joo:

我建议大家像我一样乱用，你可能会发现一个比无用的独立显卡更快的设备。:D

PS。我怀疑CL_USE_ANY 和CL_USE_GPU_ONLY 是同一件事--它是一个CPU计算，但设备1是我的GPU。这是标准常数中的一个基本混淆。

这是我读到的内容!这不是在终端的帮助下!调整了代码以反映这些变化。看看你能得到什么。我是这样想的。

23:17:00 SPU时间=1155ms
23:17:01 启用OpenCL的设备总数: 2
23:17:02 GPU时间#0 = 249 ms
23:17:02 cpy/gpu #0 = 4.639
23:17:03 GPU #1 时间 = 265 ms
23:17:03 cpy/gpu #1= 4.358

GPU：Advanced Micro Devices, Inc.采用OpenCL 1.1的Turks（6个单元，725 MHz，1024 Mb，版本CAL 1.4.1703（VM））。
CPU：正版英特尔（R）酷睿（TM）i3-2310M CPU @ 2.10GHz，带OpenCL 1.1（4个单元，2095 MHz，5990 Mb，2.0版本）。

[Dmitriy Parfenovich]

2012.04.12 22:37:07     OpenCL  GPU: NVIDIA Corporation GeForce GT 440 with OpenCL 1.1 (2 units, 1660 MHz, 1024 Mb, version 296.10)
2012.04.12 22:37:07     OpenCL  CPU: AuthenticAMD AMD Athlon(tm) II X4 630 Processor with OpenCL 1.1 (4 units, 2998 MHz, 2048 Mb, version 2.0)

2012.04.12 22:39:46     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    Время СPU = 686 ms
2012.04.12 22:39:47     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    Всего устройств c возможностями OpenCL: 2
2012.04.12 22:39:50     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    Время GPU №0 = 172 ms
2012.04.12 22:39:50     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    CPY/GPU №0= 3.988
2012.04.12 22:39:51     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    Время GPU №1 = 406 ms
2012.04.12 22:39:51     Struct_OpenCL__1 (EURUSD,H1)    CPY/GPU №1= 1.690

[Andrey Dik]

MigVRN:

试着使用这种结构，它对我不起作用（我怀疑第二维必须是一个固定的尺寸，这就是为什么它对我不起作用）。

struct Array2dFloat
{
  float Column[];
  int LineCount(int lineCount)
  {
    int size = ArrayResize(Column,lineCount);
    ArrayInitialize(Column,0.0);
    return(size);
  }
};

而且，为了方便起见，还可以用这样的函数来调整两个尺寸的大小。

void ArrayResize2DArrayFloat(Array2dFloat &ArrayOfArray[], int columnCount,int lineCount)
{
  // разбивка по вертикали
  ArrayResize(ArrayOfArray,columnCount);
  // разбивка по горизонтали
  for(int i=0;i<columnCount;i++)
    ArrayOfArray[i].LineCount(lineCount);
}