DLLを使わずにMetaTrader 5で直接OpenCLを使ってできることは次のとおりです。 - ページ 17

[Aliaksandr Hryshyn]

Renat Fatkhullin:

そう、ダブルサポートのない古いカードは一切使わないことにしたのです。

古いカード全般に言えることですが、未修復のドライバが悪くてよくクラッシュして端末を落とすなど、非常に悪質です。

現実には、コンピュータゲームの開発者が行うように、ドライバーのバージョンを明確にコントロールすべきです。マイクロソフトのデフォルトのドライバでは、なかなかうまくいきません。

ダブル- どうして？

GPUではdoubleとfloatの差が非常に大きく、どこでも高精度が必要というわけではありません。

[削除済み]

入手先 - OpenCLが見つかりません

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海を眺めたくなった。

[Dmitry Nazarov]

レナート まず、開発に携わったことに感謝します。

ニューラルネットワークにOpenCLを 使うと、100倍の性能向上が得られました。

しかし、結果的には、これもニューラルネットワークトレードの発展のための一歩に過ぎなかった。

電力を節約するために、以前は信号やニューロンの数を制限し、いわゆるデータウィンドウを使用する必要がありました。

人為的に必要な信号をカットすることで、最良の予測は得られない。

ステップバイステップで使っていく必要性がある。

1.1枚のマザーボードに7枚のカードを同時に搭載。

2.数百枚のカードが組み合わされたプールのこと。

このタスクを管理できるのは誰でしょう？

資金調達は相談に応じます。

[Maxim Kuznetsov]

Dmitry Nazarov:
レナート まず、開発に携わったことに感謝します。

ニューラルネットワークにOpenCLを 使うと、100倍の性能向上が得られました。

しかし、結果的には、これもニューラルネットワークトレードの発展のための一歩に過ぎなかった。

電力を節約するために、以前は信号やニューロンの数を制限し、いわゆるデータウィンドウを使用する必要がありました。

人為的に必要な信号をカットすることで、最良の予測は得られない。

ステップバイステップで使っていく必要性がある。

1.1枚のマザーボードに7枚のカードを同時に搭載。

2.数百枚のカードが組み合わされたプールのこと。

このタスクを管理できるのは誰でしょう？

融資は相談に応じます。

大きなカードを買えない理由は何ですか？

A100とか https://www.nvidia.com/ru-ru/data-center/a100/

[Dmitry Nazarov]

Maxim Kuznetsov:

大きなカードを買わずに済むのはなぜ？

some A100 https://www.nvidia.com/ru-ru/data-center/a100/

基本的に何もない、最初にライブラリのより良いバージョンが可能であるという仮説を検証 することを除いて、マイニング🤷🏼♂️ 以来、輸送コンテナベースの農場が何百とある。

[Renat Fatkhullin]

Aliaksandr Hryshyn:

ダブル- どうして？

GPUのdoubleとfloatの差は非常に大きく、高精度を必要とする場所ばかりではありません。

ダブル/フロートの大きな違いは、GPUではなく、特にNvidiaにあります。 AMDでは、すべてがはるかに優れています。Nvidiaは、このように通常のカードでの2重計算の性能を意図的に殺して、数学計算のために別のクラスのGPUカードを買わせるようにしたのです。これは意図的な行動です。

私たちは、完全なジャンクをカットするためにダブルをサポートするカードを要求していますが、あなたがフロートを使うことを誰も止めはしません。

金融数学では、floatを使うと精度が 乱高下してとんでもないことになる。 誰がどう言おうと「精度は必要ない、十分だ」は、金融界の現実とは関係ないのだ。

私たち自身は、利益の金融計算を2倍からOpenCLに移行することさえ、遠い桁のズレをキャッチするため、したくないのです。金融では実際、/fast mathsを適用することはできず（OpenCL/GPUでは常にfast modelである）、/precise modelのみである。

[Renat Fatkhullin]

Dmitry Nazarov:
レナート まず、開発していただいたことに感謝します。

ニューラルネットワークにOpenCLを 使うと、100倍の性能向上が得られました。

しかし、結果的には、これもニューラルネットワークトレードの発展のための一歩に過ぎなかったのです。

電力を節約するために、以前は信号やニューロンの数を制限し、いわゆるデータウィンドウを使用する必要がありました。

人為的に必要な信号をカットすることで、最良の予測は得られない。

ステップバイステップで使っていく必要性がある。

1.1枚のマザーボードに7枚のカードを同時に搭載。

2.数百枚のカードが組み合わされたプールのこと。

このタスクを管理できるのは誰でしょう？

必要であれば、資金調達は相談に応じます。

MQL5のOpenCLインターフェースでは、多くのOpenCLデバイスを使用することができます。

[Dmitry Nazarov]

Renat Fatkhullin:
MQL5 OpenCLインターフェースでは、複数のOpenCLデバイスを使用することができます。

EAで各タスクに異なるデバイスを手動で割り当てる ?

[Renat Fatkhullin]

Dmitry Nazarov:
アドバイザーの各タスクに異なるデバイスを手動で割り当てる？

CLContextCreate を使って利用可能なコンテキストを 0 から順次スキャンし、CLGetDeviceInfo を使ってデバイスの能力を調べ、どのデバイスにスケール するか決めます。

[Alexej Grebyonkin]

私は正しく理解している場合は、練習から例を使用して：書かれたロボットは、ローカルネットワークに接続されている3台のマシンでわずか11パラメータを最適化し、期間はわずか1年6時間です。私はデータの完全な検索で5年間の最適化を充電しようと、それは2ヶ月待つ必要があることを私に示した。もし私の理解が正しければ、OpenCLが問題を解決してくれるでしょう。 計算はプロセッサではなくビデオカードで行うので、速度は数百倍になるはずです。 つまり、取引システム全体を考えると、設定パラメータは200～300程度になるはずです。