OpenCl 및 도구. 리뷰 및 인상.
다중 GPU OpenCL용 하드웨어는 별도의 스레드에 대한 주제입니다.
그건 그렇고, 문제는 꽤 면밀히 연구되고 카드의 비교 특성이 있습니다. 악명 높은 암호화폐 비트코인(초기) 및 기타 암호화폐(나중에)의 광부가 연구했습니다.
물론 비교는 특정 작업을 기반으로 하지만 구성 및 예산별로 쉽게 탐색할 수 있습니다.
그리고 예, 이제 강력한 중고 비디오 카드를 사용하지 마십시오. :)
그건 그렇고, 문제는 꽤 면밀히 연구되고 카드의 비교 특성이 있습니다. 악명 높은 암호화폐 비트코인(초기) 및 기타 암호화폐(나중에)의 광부가 연구했습니다.
물론 비교는 특정 작업을 기반으로 하지만 구성 및 예산별로 쉽게 탐색할 수 있습니다.
그리고 예, 이제 강력한 중고 비디오 카드를 사용하지 마십시오. :)
예, 나는 이 괴물들로 독자들을 즉시 놀라게 하고 더 중요한 것인 프로그래밍에서 주의를 산만하게 하고 싶지 않았습니다. 동의하지만 최종 결과, 즉 실제 스케일링 속도가 얼마인지, 어떻게 보이는지 보여줘야 합니다. 범위는 맥주 상자에서 선반에 이르기까지 광범위합니다.
OpenCL은 오늘의 미래입니다.
질문: MT5 지원은 대략 언제 구현됩니까?
OpenCL이 병렬 워크로드 프로그래밍의 표준이 될 것이라고 100% 이상 확신합니다.
2011년 6월 16일 목요일 - 10:07에 shapovalovts가 제출함
C++ AMP의 주요 경쟁자는 OpenCL 및 CUDA와 같은 기술이 될 것입니다. 또한 Sutter는 연설에서 클라우드 컴퓨팅에서 C++ AMP를 사용할 가능성을 강조했습니다.
아이디어의 부족은 컴퓨팅 파워로 대체하기 어렵습니다. 이를 통해 인용문에 대한 "지적 왜곡"에서 얻은 또 다른 넌센스를 신속하게 분류하거나 거품으로 분류할 수 있습니다.))
아마도 그러한 능력에 가치 있는 아이디어를 싣는다면 우리 행성이 태양 주위를 반대 방향으로 회전하게 할 수 있을 것입니다. ))
기사 , 그렇게 범주적일 필요는 없습니다. 세상은 가만히 있지 않습니다. 당신의 논리에 기반한 현대의 괴물 같은 비디오 카드도 이미지 처리에 대한 아이디어가 부족한 결과로 인식되어야 합니까?
나 자신은 때때로 속도를 높이게 되어 기쁩니다. 코드를 디버깅할 때 많은 계산이 끝날 때까지 기다리지 않기 위해서입니다. 코드를 init()에 모두 연결했습니다(약 10초). 그리고 "즉시" 발생하는 다른 모든 계산은 실제로 매우 빠르게 수행되므로 멀티스레딩은 여기에서 필요하지 않습니다.
아이디어의 부족을 컴퓨팅 파워로 대체하는 것은 어렵습니다. 이렇게 하면 따옴표에 대한 "지적 왜곡"에서 얻은 또 다른 넌센스를 신속하게 분류하거나 거품으로 분류할 수 있습니다.)))
매우 옳았다.그리고 동지들은 특히 변태적인 형태로 6 점을 차지할 것을 예상하여 적극적으로 워밍업을하고 있습니다. =)
이 뉴스를 놓치고 거래, 모델링 및 프로그래밍 대신 포럼이 넘쳐난다면 Metaquotes는 다음과 같이 말합니다.
.................................................................................. . ........................................................................... ........................................................... ... ...........................
재무 모델링을 위한 GPU 사용 경험
http://habrahabr.ru/blogs/hi/131983/
MetaQuotes 2011년 11월 7일 19:27 # ↑
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그렇다면 OpenCL은 무엇입니까?
이것은 비디오 카드, 즉 GPU에서 프로그램을 병렬로 실행하기 위한 인터프리터 프로그램인 소프트웨어 접근 방식입니다.
그것은 무엇을 제공합니까?
첫째, 확장성, 즉 사용 가능한 컴퓨팅 성능을 간단하고 저렴하게 확장할 수 있습니다. 12개의 서버를 구입, 설치 및 유지 관리하는 것과 3-4개의 추가 비디오 카드를 구입하여 컴퓨터에 연결하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 속도면에서 결과는 동일하지만 돈과 시간을 소비한다는 측면에서 수십 번입니다.
둘째, 컴퓨터의 약점으로 인해 이전에는 접근할 수 없었던 복잡한 수학적 방법을 사용할 수 있습니다.
셋째, 메타 인용 회사가 사용자뿐만 아니라 내장 테스터를 위해 OpenCL을 망칠 수 있다면 이상하게도 완전히 반대되는 두 가지 관점이 있습니다.
(a) 절반의 경우 단순 Expert Advisors의 개별 최적화에 CloudNetwork가 전혀 필요하지 않습니다.
(b) CloudNetwork의 사용은 전문가의 최적화, 모델링 및 분석, 이전에는 생각하지 못했던 복잡한 수학적 방법의 적용에 대한 광범위한 전망을 열어줄 것입니다.
어디서 시작하나요?
다음은 AMD의 개발자를 위한 SDK 소프트웨어 패키지(CPU용 드라이버 포함)입니다(Vista-Win7용으로 명시되어 있지만 WinXP에서도 작동합니다. 비디오 가속기 카드가 없으면 중앙 프로세서에서 성공적으로 작동하고, 또한 AMD뿐만 아니라 Intel의 모든 SSE 프로세서에서):
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/Pages/default.aspx
AMD-ATI SDK의 이전 버전(WinXP에서 작동):
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/pages/AMDAPPSDKDownloadArchive.aspx
Nvidia 버전의 인터프리터는 모든 최신 드라이버와 함께 제공되며 개발 환경은 CUDA Tools-SDK에 포함되어 있습니다.
http://developer.nvidia.com/opencl
Intel SDK 버전(Vista-Win7에서만 작동):
http://software.intel.com/en-us/articles/download-intel-opencl-sdk/
참고: MetaTrader 4 또는 5로 정상적인 작업을 하려면 버전 1.1에서만 안전한 스레딩 지원이 활성화되므로 OpenCL 버전 1.1 이상이 필요하지만 1.0은 필요하지 않습니다. MetaTrader 4-5의 스레드는 각 Expert Advisor에 대해 별도로 동적으로 생성 및 소멸됩니다. 따라서 서로 다른 통화 쌍에 매달려 있는 Expert Advisors의 GPU를 사용하려면 정확히 안전한 스레딩이 필요합니다.
실제로 이것은 ATI Catalyst 드라이버 버전 10.10 이상 또는 Nvidia 버전 280.00 이상만 사용하는 것을 의미합니다. AMD-ATI의 드라이버는 버전마다 점점 더 빨라지고 있고 nVidia의 다이버는 점점 더 나빠지고 있습니다. Nvidia 버전 1.1의 OpenCL은 버전 1.0보다 30-40% 느립니다. 즉, 실제로 AMD의 OpenCL 1.1보다 2배 빠르지 않습니다.
OpenCL을 확인하는 방법은 무엇입니까?
FinalWire의 AIDA는 디스플레이 섹션에 GPU 옵션과 OpenCL 버전을 보여줍니다.
OpenCL 속도를 테스트하는 방법은 무엇입니까?
룩스마크 프로그램:
http://www.luxrender.net/wiki/LuxMark
다양한 CPU 및 GPU의 대략적인 비교 결과:
http://www.luxrender.net/wiki/LuxMark_Results
CPU-Native와 별개인 CPU-OpenCL 테스트의 경우 때때로 render.cfg 파일을 수동으로 편집해야 합니다.
최고급 Phenom II X6 CPU의 속도 = 약 2300 , 동일한 프로그램이지만 8pcs Nvidia GTX580의 괴물에서만 70000 , 즉 30배 더 많은 속도를 제공합니다. 동시에 GTX580 8개 세트도 기본 비용으로 30, 전력 소비 측면에서는 부동 소수점의 두 배에 해당하는 속도의 서버 30개 세트보다 약 40배 적습니다. 게다가 30개의 서버에서 프로그램 인스턴스를 동기화하려면 많은 노력이 필요하며 OpenCL에서는 모두 동일한 프로그램 인스턴스의 한 컴퓨터에서 실행됩니다.
더 많은 LuxMark 결과:
http://www.xtremesystems.org/forums/showthread.php?267385-LuxMark-The-OpenCL-CPU-amp-GPU-benchmark
OpenCL 테스트를 위한 또 다른 프로그램:
gpcbenchmarkocl
중국 작가들의 웹사이트에서는 철회됐지만(아마도 전략적인 제품일 것이다), 웹에서는 찾을 수 있다. (여기에서 이미지 처리 섹션의 일부 테스트는 DirectX 버전 10 이상에서만 작동합니다. 즉, 일부 테스트는 WinXP에서 실행되지 않습니다.)
OpenCL의 기능이 하나 더 있습니다. 프로그래밍을 하면 적절한 프로그래밍에서 채택되는 일반적인 수학적 추상화에서 벗어나 하드웨어에 맞게 프로그램을 최적화해야 하는데 이는 옳지 않습니다.
구현의 대략적인 어려움에 대한 OpenCL에 대한 기사:
http://habrahabr.ru/blogs/hi/125398/
AMD의 OpenCL에 대한 소개 비디오 과정:
http://developer.amd.com/documentation/videos/OpenCLTechnicalOverviewVideoSeries/Pages/default.aspx
일반적으로 SSE가 있는 모든 컴퓨터는 AMD 소프트웨어 제품군을 사용하는 경우 OpenCL 프로그램을 개발하고 디버깅하는 데 적합합니다. 또한, 우리는 Nvidia의 GTS450....GTX580 시스템을 추천할 수 있습니다. CUDA도 있기 때문입니다. 구성.
다중 GPU OpenCL용 하드웨어는 별도의 스레드에 대한 주제입니다.