Der korrigierte Code wird erneut gepostet. Funktioniert sogar auf der CPU.
Wir haben OpenCL in MetaTrader 5 bereits im Februar 2012 in Build 581 veröffentlicht. Jetzt sind sowohl OpenCL selbst als auch die Hardware-Unterstützung auf einem akzeptablen Niveau und wir sind wieder beim Thema der Verwendung von OpenCL in Mathematik und Grafik angelangt.
Alexey Volchanskiy: Renat sagte schon vor langer Zeit, dass OpenCL im MT5-Tester funktioniert, aber nur auf dem lokalen Rechner, nicht in der Cloud. Nutzen Sie es also zumindest jetzt.
Nun, es gibt noch keinen GP-Kernel im Standardtester, alle Agenten sind CPU-only.
Vitalie Postolache: Nun, wenn nicht nur 8-16 CPU-Kerne, sondern Tausende von GP-Kernen für die Optimierung verwendet werden, wird es zu einer Leistungsexplosion kommen. Natürlich nur, wenn eine solche Möglichkeit auch umgesetzt wird.
Alexey Volchanskiy: Renat hat schon lange gesagt, dass OpenCL im MT5-Tester funktioniert, aber nur auf einem lokalen Rechner, nicht in der Cloud. Nutzen Sie es also zumindest jetzt.
Bei der üblichen Optimierung wird jedem Agenten eine Kopie des EA übergeben, d.h. es wird auf der Ebene des gesamten EA parallelisiert.
Und es kann nur ein Teil der Logik an die GPU gesendet werden, der von EA parallelisiert werden kann, eine Kopie von EA kann nicht an die GPU gesendet werden. D.h. nur ein Teil der EA-Logik von jeder der Kopien auf den lokalen Agenten kann an die "Tausende von GP-Kernen" gesendet werden.
Daher ist es nicht möglich, einfach GP-Kerne als Agenten für einen EA anzugeben.
Bei der üblichen Optimierung wird jedem Agenten eine Kopie des EA übergeben, d.h. es wird auf der Ebene des gesamten EA parallelisiert.
Und nur der Teil der Logik kann an die GPU gesendet werden, der von der EA parallelisiert werden kann, eine Kopie der EA kann nicht an die GPU gesendet werden. D.h. nur ein Teil der EA-Logik von jeder der Kopien auf den lokalen Agenten kann an die "Tausende von GP-Kernen" gesendet werden.
Daher ist es nicht möglich, einfach GP-Kerne als Agenten für einen EA anzugeben.
Ja, ich bin ein wenig mit OCL vertraut, das ist mir bewusst. Sie müssen also nicht den gesamten EA in die Map laden, sondern lassen nur die parallelen Codefragmente laden, die in der Regel einen Prozentsatz des gesamten Codes darstellen.
Der korrigierte Code wird erneut gepostet. Funktioniert sogar auf der CPU.
Wir haben OpenCL in MetaTrader 5 bereits im Februar 2012 in Build 581 veröffentlicht. Jetzt sind sowohl OpenCL selbst als auch die Hardware-Unterstützung auf einem akzeptablen Niveau und wir sind wieder beim Thema der Verwendung von OpenCL in Mathematik und Grafik angelangt.
Renat sagte schon vor langer Zeit, dass OpenCL im MT5-Tester funktioniert, aber nur auf dem lokalen Rechner, nicht in der Cloud. Nutzen Sie es also zumindest jetzt.
Wie sieht es also mit Multitasking aus? Keiner hat geantwortet.
Nun, im Standard-Kernel-Tester funktionieren GPs in keiner Weise, alle Agenten sind nur für die CPU zuständig.
Wie sieht es also mit Multitasking aus? Keiner hat geantwortet.
Nun, im Standardtester funktionieren die GP-Kerne noch nicht, alle Agenten sind nur CPU.
Nun, wenn nicht nur 8-16 CPU-Kerne, sondern Tausende von GP-Kernen für die Optimierung verwendet werden, wird es zu einer Leistungsexplosion kommen. Natürlich nur, wenn eine solche Möglichkeit auch umgesetzt wird.
Renat hat schon lange gesagt, dass OpenCL im MT5-Tester funktioniert, aber nur auf einem lokalen Rechner, nicht in der Cloud. Nutzen Sie es also zumindest jetzt.
Bei der üblichen Optimierung wird jedem Agenten eine Kopie des EA übergeben, d.h. es wird auf der Ebene des gesamten EA parallelisiert.
Und es kann nur ein Teil der Logik an die GPU gesendet werden, der von EA parallelisiert werden kann, eine Kopie von EA kann nicht an die GPU gesendet werden. D.h. nur ein Teil der EA-Logik von jeder der Kopien auf den lokalen Agenten kann an die "Tausende von GP-Kernen" gesendet werden.
Daher ist es nicht möglich, einfach GP-Kerne als Agenten für einen EA anzugeben.
Arbeiten in Standardtester in lokalen Agenten.
Bei der üblichen Optimierung wird jedem Agenten eine Kopie des EA übergeben, d.h. es wird auf der Ebene des gesamten EA parallelisiert.
Und nur der Teil der Logik kann an die GPU gesendet werden, der von der EA parallelisiert werden kann, eine Kopie der EA kann nicht an die GPU gesendet werden. D.h. nur ein Teil der EA-Logik von jeder der Kopien auf den lokalen Agenten kann an die "Tausende von GP-Kernen" gesendet werden.
Daher ist es nicht möglich, einfach GP-Kerne als Agenten für einen EA anzugeben.