Настоящая статья открывает небольшой цикл публикаций, посвященных программированию на OpenCL, или Open Computing Language. Платформа MetaTrader 5 в ее текущем воплощении до подключения OpenCL не позволяла напрямую, т.е. нативно, использовать преимущества многоядерных процессоров для ускорения вычислений. В разделе "Статьи", правда, еще полтора...
Single thread: the value of PI is3.141592653590
Single thread: calculated in7.382561 seconds
OpenCL not found. Error code=5100
OpenCL initialization failed with 5100
Перед тем как приступить к изучению торговых функций платформы, необходимо создать четкое представление об основных терминах: ордер, сделка и позиция: Ордер – это распоряжение брокерской компании купить или продать финансовый инструмент. Различают два основных типа ордеров: рыночный и отложенный. Помимо них существуют специальные ордера Тейк...
OpenCLの部分はどのようにデバッグしたのでしょうか？
Renatさん、多数の配列を扱う場合や、1つのEAに大量のシンボルとインジケータがある場合など、OpenCLが有利になるケースをおおよそでいいので教えてください。
架橋せずに数百万個のアレイを作り上げ、並行して解析できるようになれば、スピードアップにつながります。
一般的に、自分の課題の 限界を解決し、理解している人は、自分の質問に簡単に答えることができます。限界への理解がない限り（そして、「もしも」の夢がある限り）、並列処理は 単なるクールなアイデアであり続ける。
ほとんどのタスクは、残念ながら効果的に並列化することはできません。
もし、クロスリンクのない数百万のアレイを構築し、それを並行して分析することができれば、スピードアップが可能です。
一般的に、自分の仕事の限界を 解決し、理解している人は、彼の質問に簡単に答えることができます。限界の理解がない限り（そして、解決されるタスクの引き裂きと常に「もしも」の夢があるだけ）、並列化は単なるクールなアイデアのままである。
ほとんどのタスクは、残念ながら効果的に並列化することはできません。
計算には瞬間がつきものということを思い出し、ふと疑問に思ったのです。
実行し、結果をアンプライミングすることで
OpenCLのコードの中にプライマーを入れることは可能ですか？
OpenCLについて大まかに説明すると
大きな（ベクトル）レジスタを持つプロセッサがあり、そこにN個の倍数値を書き込むことができる（例えばN=64とすると、64個の値を書き込むことができる）と想像することができる。
このようなレジスタは、互いに加算、乗算などが可能で、1つのコマンドでN個のテーブルに対して演算ができることがわかります。
しかし、限界があります。
1つのレジスタの値を操作することはできません。例えば、1つのレジスタの値の一部を互いに加算することはできません。
このようなプロセッサは、周波数的に通常のCPUに強く劣るため、1つの値を連続して処理するようなタスクでは使用する意味がない。
また、周波数が低いことに加え、メモリの制限もあり、値のロード、アンロードは専用メモリからしか行えません。
RAMからこの特殊なメモリにデータをコピーすることは可能だが、非常に狭い（遅い）チャネルを経由するのみである。
そのため、大量のデータを処理する必要があるタスクもOpenCLには不向きです
OpenCLのコードの中にプライマーを入れることは可能ですか？
外部に
レクチャーセッションは省こう。あなたは、私たちやインターネット上でOpenCLについて作成され、詳細に説明されているすべてのものを、単に取って読むだけでいいのです。
OpenCLの 検索を行います。
実は、「opencl trading」が当社の資料でたくさんググられていて、とても面白いんです。
Python 3.8とMQL5のシングルスレッド/OpenCLモードでの比較です：時間は秒単位、少ないほど良い
Pythonをnumba経由でJITモードにすると、ハードウェアはこのようになります。
OpenCLの使用例は非常にシンプルで、その最適化には何の飾り気もありません。OpenCLのタスクは大規模ではなく、準備のオーバーヘッドが発生しますが、それでもはるかに良い結果を得ることができました。
OpenCLを使えば、非常に大規模な並列計算を 日常的に実行することができる。参入の敷居は高くなく、使い方を理解するのに1日あれば十分です。
再生用のファイルを添付します。
このOpenCLにおけるPI計算の問題は、7年前にすでに解決されていたことが判明しました。
どなたか、ダウンロードに必要なものの直リンクをお持ちの方はいらっしゃいますか？インテルでは登録が必要です。
HI CPUのIntel GPUで私はビデオアダプタドライバをgrokする必要があり、その後、Intel_OpenCL_driverをインストールし、ビデオアダプタドライバを入れてください。こうすることで、すべてが機能し、動画が遅くなることはありません。
Vict:
この機能を積極的に使うと、起動が何分もかかるクエストになってしまうのではと心配になります。
キャッシュを有効にすることができますオンになりません。
Python 3.8とMQL5のシングルスレッド/OpenCLモードでの比較です：時間は秒単位、少ないほど良い
Pythonをnumba経由でJITモードにすると、ハードウェアはこのようになります。
マルチスレッドモードでは、10000スレッドでCPUとGPUの性能を比較することになります。GPUはpythonには関係ない。
もし適当なビデオカードを搭載したコンピュータが見つかったら、Pythonのコードを修正して、このコンピュータでテストするつもりです。 GPUが必要なのかと思いきや、CPUで動かしてみます。
どちらが速いかを証明するつもりは全くありません。Pythonを統合する計画については、もっと興味深いです。
Pythonで取引関数や ティックイベントを計画しているのですか？
ただし、GPUが必要なようで、「AMD APP SDK」はダウンロードできない。
OpenCLについて大まかに説明すると
大きな（ベクトル）レジスタを持つプロセッサがあり、そこにN個のダブル値を個別に書き込むことができるとします（例えばN=64とすると、64個の値をレジスタに書き込むことができるのです）。
このようなレジスタは、互いに加算、乗算などが可能で、1つのコマンドでN個のテーブルに対して演算ができることがわかります。
しかし、限界があります。
1つのレジスタの値を操作することはできません。例えば、1つのレジスタの値の一部を互いに加算することはできません。
このようなプロセッサは、周波数的に通常のCPUに強く劣るため、1つの値を連続して処理するようなタスクでは使用する意味がない。
また、周波数が低いことに加え、メモリの制限もあり、値のロード、アンロードは専用メモリからしか行えません。
RAMからこの特殊なメモリにデータをコピーすることは可能だが、非常に狭い（遅い）チャネルを経由するのみである。
そのため、大量のデータを処理する必要があるタスクもOpenCLには不向きです
PI計算の例では、ベクトルはありません。単純に総和をいくつかの独立したチャンクに分割し、各OpenCLコアに送信するのです。すべては最後に足し算です。
例えば、ディスクリートビデオカードがなく、CPUに物理4コア＋仮想4コアがある場合、実行速度は8倍になる。つまり、和のチャンクは各コアで並行してカウントされることになる。