Diskussion zum Artikel "Schnellere Berechnungen mit dem MQL5 Cloud Network" - Seite 4
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Um meine eigene Frage zu beantworten. GPU-Berechnungen bieten einen guten Vorteil, wenn Sie mehrere einfache Berechnungen durchführen müssen, z. B. die Anzahl von Pi durch die Durchführung von 1 000 000 Interaktionen berechnen.
Aber für das Testen von Agenten ist es nicht geeignet für diese Aufgaben brauchen Sie CPU, und GPU in Unterstützung.
Das ist richtig. Aber soweit ich mich erinnere, hat MQ noch keine endgültige Entscheidung getroffen, ob OpenCL in Agenten unterstützt werden wird.
Die Schwierigkeit dabei ist, dass es normalerweise weniger Grafikkarten als Agenten gibt. D.h. man muss die Zugriffsreihenfolge festlegen, was die Berechnung im schlimmsten Fall auf sequentiell reduziert.
Die anderen Probleme sind nicht weniger kompliziert, aber zumindest gibt es keine Probleme mit der Problemstellung.
Ja, absolut. Aber soweit ich mich erinnere, hat MQ noch keine endgültige Entscheidung getroffen, ob OpenCL in Agenten unterstützt werden wird.
Die Schwierigkeit dabei ist, dass es normalerweise weniger Grafikkarten als Agenten gibt.
Das Problem von OpenCL in Agenten ist hier beschrieben: Erläuterung der OpenCL/GPU-Einschränkungen in MQL5 Cloud Network Services und Remote Agents
Solange sich das Modell der GPU-Treiber nicht ändert, wird es unmöglich sein, von Diensten aus auf GPU-Fähigkeiten zuzugreifen (Agenten arbeiten als Dienste). Dies ist praktisch eine technische Sperre für mehrere Jahre.
Wir haben damit nichts zu tun, alle Hersteller von verteilter Software für GPUs sind in das gleiche Problem gefallen.
Das Problem von OpenCL in Agenten wird hier beschrieben: Erläuterung der OpenCL/GPU-Einschränkungen in MQL5 Cloud Network-Diensten und Remote-Agenten
Bis sich das Modell der GPU-Treiber ändert, wird es unmöglich sein, von Diensten aus auf GPU-Fähigkeiten zuzugreifen (Agenten arbeiten als Dienste). Dies ist praktisch eine technische Sperre für mehrere Jahre.
Wir haben nichts damit zu tun, alle Hersteller von verteilter Software für GPUs sind in das gleiche Problem gefallen.
In ein paar Jahren wird die Hardware anders sein, schon jetzt sehen wir eine Zunahme der Zahl der CPU-Kerne bei einer Verringerung ihrer Leistung und
gleichzeitiger Erhöhung der Leistung der GPU-Kerne. Im Idealfall werden sie zu einem universellen Gerät verschmelzen, das sowohl seriellen als auch parallelen Code schnell mahlen kann.
Aber danke dafür, schließlich sind GPU-Berechnungen implementiert und es ist sicherlich kein Nachteil für die Plattform.
In ein paar Jahren wird die Hardware anders aussehen, schon jetzt sehen wir die Zunahme der Zahl der CPU-Kerne bei einer Verringerung ihrer Leistung und
und gleichzeitig die Erhöhung der Leistung der GPU-Kerne. Im Idealfall werden sie zu einem einzigen universellen Gerät verschmelzen, das sowohl seriellen als auch parallelen Code schnell verarbeiten kann.
Aber vielen Dank dafür, schließlich sind GPU-Berechnungen implementiert und es ist sicherlich kein Nachteil für die Plattform.
Mit "technischem" Problem meinte ich nicht Hardware-Probleme.
Ich meinte damit, dass das Windows-Treibermodell den Zugriff auf die GPU durch Dienste nicht zulässt. Das heißt, es handelt sich um einen architektonischen Hinterhalt mit Sicherheitszugriffsebenen, in den jeder plötzlich hineingeraten ist.
Und es ist unmöglich, in naher Zukunft aus diesem Modell herauszukommen. Zumindest nicht bei Allzweck-GPUs. Nvidia Tesla kann immer noch einen benutzerdefinierten Treiber für den direkten Zugriff im Modus "nur für Berechnungen" bereitstellen, aber gewöhnliche Grafikkarten können nicht ausbrechen - sie müssen immer noch Grafiken auf demselben Chip spinnen.
Entschuldigung, wie viel würden 1.000.000 Berechnungen kosten? Ich meine, wie viel wird das Verteilungssystem einer Maschine für die Durchführung von 1.000.000 Operationen geben?
Die Bezahlung erfolgt nicht nach der Anzahl der Aufgaben, sondern nach der Zeit, die für deren Lösung aufgewendet wird.
Und im Allgemeinen steht das alles hier https://cloud.mql5.com/ru/faq/payments.
Hallo. Zwei Probleme mit Wolkenabzügen.
1. Agent Manager auf meinem Computer zeigt, dass es 4 Agenten (4 Kerne) gibt und sie laufen. Gleichzeitig sehe ich sie aber nicht in meinem Profil auf der Website - "Die Liste der Agenten ist leer".
2. Ich habe die Optimierung, den genetischen Algorithmus, gestartet. Es zeigt, dass es mehr als 1000 Agenten in "MQL5 Cloud Europe2" gibt und ein Gleichgewicht von 2,0 besteht. Sie wurden eine Zeit lang benutzt, der Saldo sank auf 1,88 und alles wurde gestoppt. Er schreibt Authorised in die Zeilen mit der Anzahl der verfügbaren Agenten, verwendet sie aber aus irgendeinem Grund nicht. Wir haben mit unseren Prozessoren fast 24 Stunden lang gecrawlt.
1. Die Agenten erscheinen in den Statistiken auf der Website, sobald sie mindestens eine Aufgabe aus der Cloud ausführen.
2. Sie können die Details Ihrer Aufgaben in Ihrem persönlichen Profil unter "Agenten - Aufgaben" einsehen. Dort haben Sie tatsächlich 0,12 von 2,00 verwendet. Versuchen Sie, es noch einmal zu starten. Es sieht so aus, als sei dies die Verteidigung von Claude, der versucht, den Saldo nicht ins Minus zu bringen.
Eigentlich können Sie mehrere Agenten auf Ihrem Computer installieren und sie für sich selbst nutzen, ohne dass Sie ein Netzwerk (Internet, LAN, WAN oder eine Cloud) benötigen, aber ich fand es noch viel langsamer >_<
So geht's: MetaTester.exe ausführen (MetaTester64.exe, wenn Sie 64 Bit verwenden), alles unter den Registerkarten "Übersicht" und"MQL5 Cloud Network" deaktivieren und mehrere Agenten unter der Registerkarte "Service" hinzufügen, danach mit der rechten Maustaste auf die Liste der Agenten klicken und "Export" auswählen.
Öffnen Sie MT5 und Strategy Tester (Strg + R), klicken Sie unter der Registerkarte "Agenten" mit der rechten Maustaste und wählen Sie "Importieren" und importieren Sie die Liste der Agenten und jetzt werden Sie sehen, dass Sie mehrere Agenten unter "Remote" haben. Diese Agenten tatsächlich in den gleichen Computer als MT5 läuft installiert, aber die gleichen MT5 betrachten diese Agenten als Remote.
Nochmals, - vielleicht weil ich Dual Core benutze und viele Agenten dafür installiere - wenn ich dies teste, beschleunigt es NICHTS, es verlangsamt sogar noch mehr >_<.
Seid gegrüßt, Cloud-Ersteller,
Ich habe einen konkreten Vorschlag, um die Fähigkeiten der Cloud zu verbessern
DerStrategietester ist natürlich ganz cool.
Aber ich denke, viele Leute verzichten darauf und verwenden komplexe Berechnungen in Echtzeit,
Ich stand zum Beispiel vor einem solchen Problem:
Ich habe einen Indikator erstellt, der eine Menge Berechnungen durchführt (mit Unterbrechungen, damit das Terminal Zeit hat, den Chart zu zeichnen).
Er führt zum Beispiel N Berechnungen durch, aber ich würde gerne N-mal mehr machen (100 oder 1000 oder 10000-mal),
Natürlich kann man zehn Computer kaufen und 40 Terminals betreiben und all diese Zeiten auf der Ebene der Indikatorsynchronisation verwalten.
Aber es wäre cool, wenn der Indikator in Cloud Network in Echtzeit berechnet wurde, ich bin selbst Programmierer und ich denke, es ist möglich, es zu tun.
Und ich bin sicher, es wäre ein beliebter Service.
Strategietester, wie es mir scheint, werden verwendet, um eine Idee zu testen, und wenn sich die Idee als gut erweist, dann werden Systeme geschrieben, die in Echtzeit arbeiten, und hier ist Leistung gefragt.