Passer du CPU au GPU en MQL5 via OpenCL n’accélère pas automatiquement les calculs. Le gain existe surtout quand la tâche est massivement parallèle, avec peu d’allers-retours CPU/GPU et des kernels lancés sur de gros lots de données.
La performance se joue d’abord sur l’architecture : créer le contexte, compiler le kernel et allouer les buffers une seule fois, puis réutiliser. Trop de synchronisations et de petits lancements transforment le GPU en source de latence, problématique pour des systèmes de trading sensibles au temps.
L’article illustre cela avec une multiplication matricielle : version CPU séquentielle, kernel GPU naïf (un thread par élément), puis kernel optimisé par blocs utilisant mémoire locale et synchronisation pour réduire les accès à la mémoire globale. Résultat clé : l’optimisation mémoire compte autant que le parallélisme pour l’optimisation, la recherche de mot...
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10August 26, 2026 3K 1
