Discussão do artigo "Redes neurais em trading: decomposição em vez de escalonamento: construção dos módulos"
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Novo artigo Redes neurais em trading: decomposição em vez de escalonamento: construção dos módulos foi publicado:
Na parte prática do artigo anterior, concentramo-nos na implementação do kernel de normalização com pesos de atenção no ambiente OpenCL. Essa etapa nos permitiu estabelecer a base para a execução eficiente e paralela das principais operações: o cálculo das médias e dos desvios-padrão por segmentos de dados, considerando os pesos de atenção, bem como a normalização direta do sinal original. Tudo isso é executado no contexto da GPU, o que garante alto desempenho e escalabilidade da solução.
Agora, damos continuidade ao que foi iniciado anteriormente e passamos a focar a interação do programa principal com esses kernels OpenCL. Precisaremos implementar as rotinas de acionamento desses kernels, incluindo a preparação dos buffers, a configuração dos parâmetros de chamada, a sincronização e o controle da integridade dos dados trocados entre CPU e GPU. Essa é uma etapa importante, pois a eficiência do framework SSCNN depende, em boa parte, não apenas da precisão matemática do kernel, mas também da boa estruturação e da consistência da troca de dados entre o processador central e o acelerador gráfico.
Autor: Dmitriy Gizlyk