OpenCl und die dazugehörigen Werkzeuge. Bewertungen und Eindrücke. - Seite 26
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Ach, mein Namensvetter, jetzt geht es mit dir bergab, nicht wahr?
Haben Sie das Thema verstanden?
Nein. Ich bin nicht gefahren, fahre nicht und habe es auch nicht vor.
Aber ich habe natürlich gehört, dass VAZ in unseren Breitengraden vielleicht besser ist.
Jemand hier sieht aus wie der Chinese, der eine Fahrt mit den neuen Hochgeschwindigkeitszügen ausprobiert hat. Hat es Ihnen gefallen? - "Nee, chez zur bisro - das kann man nicht gucken!"
Mathemat:
Das solltest du wahrscheinlich Joo fragen. Er mag es, die Nerven in Echtzeit zu schulen.
Ich habe Leistungstests von Neurocells mit verschiedenen Compilern veröffentlicht. Hoffentlich werde ich bald einen weiteren Testfall veröffentlichen - GPU-Berechnungen.
Mathemat:
Versuchen Sie jetzt, Joo zu sagen, dass er "Müll in den NS kippt"...
Es ist auch möglich, den Unsinn fallen zu lassen. Es ist viel schneller zu verstehen, was Unsinn ist und was nicht, denn in vielen Fällen, vor allem bei Experimenten, kann man das nicht im Voraus wissen. Mit zunehmender Geschwindigkeit der Rasterberechnungen steigt auch die Möglichkeit, die Dimensionalität der Eingangssignale zu erhöhen - und dies ist ein "Türöffner" für die Analyse in mehreren Währungen.
Außerdem weiß jeder, der mit Optionen handelt, wie umfangreich die Berechnungen sind, die erforderlich sind, um mehrere Optionen zu analysieren und die vielversprechendste unter ihnen auszuwählen. Auch hier wird es einen "Sisam" geben.
Und dann gibt es noch das Echtzeit-Training von Nervenzellen. Es wäre möglich, eine "lebende" Population zu organisieren, die tatsächlich lebt und sich entwickelt - und bei jedem Takt das Vorlernen neu zu berechnen... Nun, vielleicht nicht bei jeder Bar, aber nach einigen, aber es erfordert immer noch einen enormen Aufwand zu berechnen.
Ein weiteres Problem ist die Menge an Informationen, die von einer Grafikkarte gleichzeitig verarbeitet werden kann. Aber ich denke, auch dieses Problem wird in naher Zukunft verschwinden.
Der Mensch, in einer Zeit, in der "Raumschiffe über die Erde fliegen ... Big Theatre" gibt es Leute, die sich dem Fortschritt widersetzen und nicht verstehen, warum alle Hersteller von Prozessorchips so besorgt über Multithreading sind. In der Tat, bis vor zwei Jahren war es nicht offensichtlich und unbemerkt, bald werden es nur 2 Jahre seit meiner Bewerbung bei servicedesk sein, datiert
MT5+CUDA
Damals habe ich mich speziell auf CUDA konzentriert. Aber dann wurde klar, dass OpenCL vielversprechender ist, weil es unabhängig von Eisen ist, und die MQ-Entwickler haben die richtige Wahl getroffen.
Und so ist die Bewerbung endlich fertig!
Auszug aus dem Antrag, Beispiele für Anträge:
Сегодня все знают, от новичков в программировании до профессионалов, что за параллельными вычислениями будущее программного обеспечения. И я знаю, что компания MetaQuotes Software Corp делает очень много для своих продуктов в этом направлении - это и многопоточность программ MQL5, и принцип удаленных агентов для распределённых вычислений при оптимизации.
Но существует и ещё одна возможность колоссально ускорить вычисления - это расчеты на GPU. Года 1.5-3 назад, расчеты на GPU использовались только для отрисовки графики в играх и мультимедийных приложениях, но сейчас положение в индустрии поменялось кардинально, расчеты на GPU используются везде, от молекулярного моделирования до тяжелейших инженерных расчетов в газо- и гидродинамики.
Вот далеко не полный список приложений, ускоряющихся с помощью архитектуры для параллельных вычислений:
RealityServer
Ikena: Imagery Analysis and Video Forensics
Signal Processing Library: GPU VSIPL
IDL and MATLAB Acceleration: GPULib
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB Plugin: Accelereyes
OpenMM library for accelerating molecular dynamics on GPUs
GROMACS using OpenMM
NAMD molecular dynamics
VMD visualization of molecular dynamics
HOOMD molecular dynamics
Acellera: ACEMD bio-molecular dynamics package
BigDFT: DFT (Density functional theory) electronic structure code
MDGPU
GPUGrid.net
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
GPU HMMER
DNA Sequence alignment: MUMmerGPU
LISSOM: model of human neocortex using CUDA
Silicon Informatics: AutoDock
MATLAB plugin: Accelereyes
Реализация FDTD алгоритмов от Acceleware
Решения в области электромагнетизма от Acceleware
Remcom XStream FDTD
SPEAG Semcad X
CST Microwave Studio
Quantum electrodynamics library
GPMAD : Particle beam dynamics simulator
RealityServer
GPULib:IDL acceleration
Acceleware: решения для работы с изображениями
Digisens: SnapCT tomographic reconstruction software
Techniscan: Whole Breast Ultrasound Imaging System
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access)
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
RealityServer
Acceleware: Kirchoff and Reverse Time Migration
SeismicCity: 3D seismic imaging for prestack depth migration
OpenGeoSolutions: Spectral decomposition and inversion
Mercury Computer systems: 3D data visualization
ffA: 3D Seismic processing software
Headwave: Prestack data processing
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
SciComp: derivatives pricing
Hanweck: options pricing
Exegy: Risk Analysis
Aqumin: 3D Visualization of market data
Level 3 Finance
OnEye (Australia): Accelerated Trading Solutions
Arbitragis Trading
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
CUDA-ускорение для MATLAB
-
Accelereyes: Jacket engine for MATLAB- GPULib: mathematical functions for IDL and MATLAB
- Integrating Simulink with CUDA using S-functions
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
Mathematica plug-in for CUDA
Using NVIDIA GPUs with National Instruments LabView
Agilent EESof: ADS SPICE simulator
Synopsys: Sentaraus TCAD
Gauda: Optical proximity correction (OPC)
CUDA-accelerated WRF code
Pflow CUDA Plugin for Autodesk 3ds Max
RUINS Shatter CUDA Plug-in for Maya
Bullet 3D Multi-Physics Library with CUDA Support
CUDA Voxel Rendering Engine
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access) Volume Rendering with CUDA for VTK / Slicer3
Furryball: Direct3D GPU Rendering Plugin for Maya
For consumer CUDA applications, visit NZone
Auszug aus dem Antrag, Beispiele für Anträge:
Ja, Andrei, du bist gut vorbereitet, Respekt! Hut ab vor MetaQuotes, die den Trend frühzeitig erkannt haben!
Ja, Andrei, du bist gut vorbereitet, Hut ab! Hut ab vor MetaQuotes, die den Trend frühzeitig erkannt haben!
Danke, Alexey, aber ich habe nicht wirklich etwas, wofür ich dir danken könnte.
Aber Respekt an MetaQuotes! - Wir erleben gerade die Geburt der weltweit ersten Handelsplattform, die GPU-Computing unterstützt!
Ich kopiere es aus dem Five-Core-Forum, denke ich:
Mathemat:
Prozessor - Pentium G840 @ 2,8 GHz.
Überhaupt keine diskrete Grafikkarte! (Nein, nein, ich lüge nicht, denn ich habe das System selbst gebaut). Mit anderen Worten: Der Grafikprozessor ist eine Intel HD Graphics, nicht einmal eine HD Graphics 2000.
Daraus ergibt sich Folgendes:
1. Die integrierte Grafik auf Sandy Bridge CPUs unterstützt OpenCL. Aus irgendeinem Grund dachte ich, Intel würde OpenCL-Unterstützung für integrierte Grafiken erst mit Ivy Bridge einführen...
2. und es ist nicht so schwach - auf dem Niveau einer GeForce GT 440 bei dieser speziellen Aufgabe...
Mehr Informationen:
1. MSI H61M-P21 Hauptplatine. Budget, am Ende Januar kaufte ich es für 1600 Rubel. Speicher - 2 x 4 GB DDRIII 1333. Sonst nicht viel.
2. Ich habe das SDK von AMD über den folgenden Link im ersten Beitrag dieses Threads heruntergeladen. Ich habe das gemacht, weil das OpenCL-Z-Tool nichts sehen wollte. Vielleicht war es dann, dass OpenCL aufkam.
AlexEro: Hier ist Software SDK (mit CPU-Treiber) für AMD-Entwickler (angekündigt für Vista-Win7, funktioniert aber auch unter WinXP. Ohne Grafikkarte funktionieren sie erfolgreich auf der CPU, und zwar auf jedem SSE-Prozessor von Intel, nicht nur AMD):
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/Pages/default.aspx
Es handelt sich also um eine Software-Implementierung für die CPU. Nun, es funktioniert recht gut - vor allem, wenn man die "Schwäche" von Intels integriertem... Gut gemacht, AMD, ein so guter Treiber für die Steine seiner Konkurrenten!
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Schauen Sie hier nach, beginnend mit dem Beitrag von MetaDriver(dort finden Sie auch das Skript). Tests mit diskreten Monstern zeigen eine bis zu 200-fache Beschleunigung bei dieser Aufgabe. Aber 25 ist auch nicht schlecht, oder?
Mathemat:
...
Schauen Sie hier nach, beginnend mit dem Beitrag von MetaDriver(das Skript ist auch dort). Diskrete Monstertests zeigen eine bis zu 200-fache Beschleunigung bei dieser Aufgabe. Aber 25 ist auch nicht schlecht, oder?
Und warum ist das so?
И
Wegen der Treiberversion?
Kollegen, Sie werden mit OpenCL eine Menge Verwirrung und Stottern erleben. Erwarten Sie keine einfachen Ergebnisse.
Einige von ihnen wurden bereits im mql5-Forum verbrannt.
Da es sich bei OpenCL um eine Softwaretechnologie handelt, die dem Grafiktreiber überlagert wird, gibt es eine Reihe von Problemen. Der Grafiktreiber wird so zu einem kleinen Betriebssystem. Alles, was unterwegs daran hängt: UltraVNC, MSI Afterbufner, Agnitum OutPost web-control interactive und tausend andere Programme können den normalen Betrieb von OpenCL behindern.
Doch selbst wenn es gelingt, OpenCL für einfache Threading-Berechnungen einzusetzen, gibt es noch ein weiteres unüberwindbares Hindernis: Für komplexe Berechnungen reicht die technologische ( teilweise 32-Bit-IEEE-Unterstützung) und betriebliche(Präzisionsverlust beim Übertakten einer Spielekarte) Präzision der GPU für ernsthafte wissenschaftliche Berechnungen nicht aus. Während nVidia-Grafikprozessoren 64-Bit-Doppelpräzisionsverarbeitung auf fast allen modernen Grafikkarten haben, ist dies bei AMD-Grafikkarten nur bei einigen Top-Serien der Fall: 79xx, 69xx, 59xx, 48xx. nVidia hat auch einen anderen Fehler - sie sind in einer Bande mit Microsoft und daher ihre berüchtigten CUDA (und OpenCL) tatsächlich nicht auf z. B. Server 2003, aber sie funktionieren gut auf Server 2008 und sogar auf alten Win XP - rein aus Gründen der Marketing-Überlegungen von Microsoft. Auch nVidia ist sich natürlich der Probleme mit Grafikkartenausfällen, Grafikspeicherausfällen und Wärmeungenauigkeiten bewusst (was bei Spielen kein Problem darstellt, wohl aber im Finanzwesen und bei wissenschaftlichen Berechnungen), weshalb sie den vierfachen Preis für ihre ECHTEN Rechenkarten der Tesla-Serie mit zuverlässigem ECC-Speicher und 24-Stunden-"Produktions"-Fähigkeit verlangen.
OpenCL ist für schnelles Streaming ungenauer 32-Bit-Berechnungen wie Faltung, Filterung oder Rendering gedacht.