Eis o que você pode fazer com OpenCL diretamente no MetaTrader 5 sem DLLs - página 17

 
Renat Fatkhullin:

Sim, decidiu não utilizar cartões antigos sem duplo suporte.

Os cartões antigos em geral são muito ruins, incluindo os motoristas ruins não consertados que muitas vezes caem, derrubando o terminal.

Na realidade, devemos controlar claramente as versões dos drivers, como fazem os desenvolvedores de jogos de computador. Os drivers padrão da Microsoft não vão levá-lo muito longe.

duplo- por que?

A diferença entre duplo e flutuador na GPU é muito grande, e não é necessária alta precisão em todos os lugares.

 

onde obtê-lo - OpenCL não encontrado

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Eu queria admirar - a paisagem marítima

Arquivos anexados:
y37zrx.PNG  30 kb
more.PNG  43 kb
 
Renat, antes de mais nada, gostaria de agradecer o desenvolvimento.
Ao usar o OpenCL na rede neural, obtive um aumento de desempenho de 100x.
Mas, no final, este foi apenas mais um passo no desenvolvimento do comércio de redes neurais.
Para economizar energia, antes eu tinha que limitar o número de sinais, neurônios e usar a chamada janela de dados.
Ao cortar os sinais artificialmente necessários, não obtemos as melhores previsões.
Há uma necessidade de utilizá-lo passo a passo:
1. 7 cartões em uma placa-mãe ao mesmo tempo.
2. Um pool de centenas de cartões combinados em um pool.
Quem poderia administrar esta tarefa?
O financiamento é negociável.
 
Dmitry Nazarov:
Renat, antes de mais nada, gostaria de agradecer o desenvolvimento.
Ao usar o OpenCL na rede neural, obtive um aumento de desempenho de 100x.
Mas, no final, este foi apenas mais um passo no desenvolvimento do comércio de redes neurais.
Para economizar energia, antes eu tinha que limitar o número de sinais, neurônios e usar a chamada janela de dados.
Ao cortar os sinais artificialmente necessários, não obtemos as melhores previsões.
Há uma necessidade de utilizá-lo passo a passo:
1. 7 cartões em uma placa-mãe ao mesmo tempo.
2. Um pool de centenas de cartões combinados em um pool.
Quem seria capaz de gerenciar esta tarefa?
O financiamento é negociável.

O que o impede de comprar um cartão maior?

A100 ou algo assim https://www.nvidia.com/ru-ru/data-center/a100/

GPU NVIDIA A100 в основе современного дата-центра
GPU NVIDIA A100 в основе современного дата-центра
  • www.nvidia.com
Самая быстрая платформа для ИИ и HPC дата-центра
 
Maxim Kuznetsov:

O que está impedindo você de comprar um cartão maior?

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

Basicamente nada, exceto para primeiro testar a hipótese de que uma versão melhor da biblioteca é possível e há centenas de fazendas baseadas em contêineres marítimos desde a mineração 🤷🏼♂️
 
Aliaksandr Hryshyn:

duplo- por que?

A diferença entre duplo e flutuar na GPU é muito grande, e não em todos os lugares que você precisa de alta precisão.

Uma diferença tão grande entre duplo / flutuador não está na GPU, mas especificamente na Nvidia. Na AMD tudo é muito melhor. A Nvidia matou propositadamente a realização de cálculos duplos em cartões normais desta forma, forçando-os a comprar uma classe diferente de cartão GPU para cálculos matemáticos. Este é um comportamento deliberado.

Enquanto exigimos cartões que suportem o dobro para cortar o lixo, ninguém está impedindo que você use o flutuador.

Em matemática financeira, você pode ficar incrivelmente ferrado ao usar o flutuador devido à mais selvagem perda de precisão. Não importa como alguém diga "você não precisa de precisão, é suficiente", isso não tem nada a ver com a realidade do mundo financeiro.


Nós mesmos não queremos transferir matemática financeira dos lucros, mesmo do dobro para o OpenCL, pois capturamos discrepâncias nos dígitos distantes. Em finanças, de fato, não se pode aplicar /fast matemática (e em OpenCL/GPU está sempre no modelo rápido), mas apenas /precisar modelos.

 
Dmitry Nazarov:
Renat, antes de mais nada gostaria de agradecer-lhe por desenvolvê-la.
Ao usar o OpenCL na rede neural, obtive um aumento de desempenho de 100x.
Mas, no final, este foi apenas mais um passo no desenvolvimento do comércio de redes neurais.
Para economizar energia, antes eu tinha que limitar o número de sinais, neurônios e usar a chamada janela de dados.
Ao cortar os sinais artificialmente necessários, não obtemos as melhores previsões.
Há uma necessidade de utilizá-lo passo a passo:
1. 7 cartões em uma placa-mãe ao mesmo tempo.
2. Um pool de centenas de cartões combinados em um pool.
Quem seria capaz de administrar esta tarefa?
O financiamento é negociável, se necessário.
Nas interfaces OpenCL da MQL5 você pode usar muitos dispositivos OpenCL.
 
Renat Fatkhullin:
Nas interfaces MQL5 OpenCL, você pode usar vários dispositivos OpenCL.
Atribuir manualmente um dispositivo diferente a cada tarefa na EA ?
 
Dmitry Nazarov:
Atribuir manualmente um dispositivo diferente para cada tarefa no conselheiro?
Use CLContextCreate paraescanear os contextos disponíveis sucessivamente a partir de 0, depois use CLGetDeviceInfo para descobrir as capacidades do dispositivo e decidir para qual dispositivo escalar.
 

Renat Fatkhullin como posso entrar em contato com você para discutir a possibilidade de escrever em MQL5+OpenCL. preciso usar o poder de processamento das placas de vídeo. se entendi corretamente, então usando um exemplo da prática: o robô escrito otimiza apenas 11 parâmetros por 3 máquinas conectadas a uma rede local, o período é de apenas 1 ano e 6 horas. tentei cobrar 5 anos de otimização com uma pesquisa completa de dados, isso me mostrou que 2 meses têm que esperar.Se eu entendi corretamente, o OpenCL resolverá o problema. A velocidade deve aumentar centenas de vezes, já que os cálculos não envolverão processadores, mas placas de vídeo. Isso significa que, levando em conta todo o sistema comercial, haverá cerca de 200-300 parâmetros nas configurações.




Razão: