如何使自定义指示器中的OnCalculate（）函数在MQL5/OpenCL中使用GPU？

我已经使用MQL5创建了一个指示器

分析后，我读取的程序显示，我的

OnCalculate（）

使用了99%的CPU

以下是我的功能：

int OnCalculate( const int     rates_total,
                 const int     prev_calculated,
                 const int     begin,
                 const double &price[]
                 )
  {
//--- check for bars count
      float tempprice[];
      ArrayResize( tempprice, ArraySize( price ) );
      if (  rates_total <  InpMAPeriod - 1 + begin ) return( 0 ); // not enough bars for calculation
//--- first calculation or number of bars was changed
      if (  prev_calculated == 0 ) ArrayInitialize( ExtLineBuffer, 0 );

      ArrayCopy( tempprice, price );
//--- sets first bar from what index will be draw
      PlotIndexSetInteger( 0, PLOT_DRAW_BEGIN, InpMAPeriod - 1 + begin );

      switch( InpMAMethod )
      {
         case MODE_EMA:  Execute_Me( price,
                                    "CalculateEMA",
                                     rates_total,
                                     prev_calculated,
                                     begin
                                     );
                         break;
         case MODE_LWMA: Execute_Me( price,
                                    "CalculateLWMA",
                                     rates_total,
                                     prev_calculated,
                                     begin
                                     );
                         break;
         case MODE_SMMA: Execute_Me( price,
                                    "CalculateSmoothedMA",
                                     rates_total,
                                     prev_calculated,
                                     begin
                                     );
                         break;
         case MODE_SMA:  Execute_Me( price,
                                    "CalculateSimpleMA",
                                     rates_total,
                                     prev_calculated,
                                     begin
                                     );
                         break;
     }
     return( rates_total );
  }

int OnCalculate（const int rates_total，
上一次计算的常数，
const int begin，
双倍成本和价格[]
)
{
//---检查酒吧数量
浮动价格[]；
ArrayResize（临时价格，ArraySize（价格））；
if（rates_total

以下是分析的结果：

---

请告诉我，如何使

OnCalculate（）

在GPU上而不是CPU上工作。

哪个计算设备，即您的程序是否使用CPU，可以通过调用进行控制：

int-CLContextCreate（int设备）

其中，

设备

可以是，例如，

CL\u仅使用GPU

，或特定的设备编号

描述了如何找出号码

---

然而：从概要文件中我可以看到，大部分时间都花在创建和释放OpenCL上下文上。如果概要文件表示某种调用堆栈，我会假设每次计算都会创建并释放OpenCL上下文，而不是在程序初始化和反初始化期间执行一次

这似乎花费了你85%的运行时间。因此，请确保在初始化期间创建OpenCL上下文、程序、内核和缓冲区对象。对于重复计算，您只需要设置内核参数、读/写缓冲区对象，并将内核排队等待执行

---

希望这能有所帮助。

当缓冲区的大小总是在变化时，我如何在

OnInit（）初始化缓冲区？请帮助我修改代码，以便在CPU干预较少的情况下完全使用GPU。先从一件事开始，再从上下文开始，因为根据您的个人资料，这似乎花费您最多，然后是其他事情。如果您知道应用程序缓冲区大小的上限，请使用该上限并仅传输实际使用的数据量，并相应地设置工作项的数量（NDRange，global size）。如果太大（搜索
CL\u设备\u最大值\u MEM\u ALLOC\u大小
），将您的输入分块。
CLGetDeviceInfo（CL\u ctx，CL\u设备供应商，h，s）；打印（“size=”，s）；string str=CHARRAYTOSTRING（h）；打印（str）我尝试了这个命令。将输出作为OpenCL:GPU设备“GeForce GT 730”选择的OpenCL设备名称：GeForce GT 730 size=19 NVIDIA Corporation
是，这意味着您已经在使用GPU，而不是CPU，因为它可能是系统上安装OpenCL驱动程序的第一个或唯一的设备。正如我前面所写的，您可以在创建上下文期间强制执行特定的设备类型。如果您仍然对性能不满意，请尝试我的建议，并测量内核的运行时间，例如
CLEnqueueNDRangeKernel（）
调用，请参阅以了解更多详细信息。