Хочу собрать ПК для работы с МТ 5, что посоветуете и почему? - страница 64

Новый комментарий
 
lynxntech #:

там 2 винта покупается, один я так понял под систему на 500 был, вот вместо него надо брать SSD

С этим согласен, особенно если для работы пользователя будет использоваться.

lynxntech #:

и рассчитывать, что потом восстановят HDD в сервисе не стоит, сдерут три шкуры и восстановят одно порно)

Просто, обычно, HDD умирает с симптомами, медленно, что позволяет отреагировать и скопировать нужные данные.

lynxntech #:

всегда делаю еще на флешку и иногда древний винт подключаю

Да, конечно надо делать копии, и я их делаю, просто не так регулярно, как надо.

 
Aleksey Vyazmikin #:
когда перекачка из RAM модулей памяти в RAM GPU происходит больших объёмов данных.

вот тут я так понял важна пропускная способность (частота памяти)

интересно бы почитать как это там работает, сколько нужно GPU памяти, ее ведь совсем мало по отношению к системной памяти

[Удален]  
Igor Zakharev #:

Спасибо за инфо, не знал этого.

А по ноутбукам что-то из подобной информации есть?

Я хотел проапгредиться (сейчас есть 2 ноута, один из них игровой и мощный, но ему уже почти 3 года, он состарился тут на сервисе можно сказать - я его для MQL5.com и брал :) ), может к концу года, смотрю вот на такое как ниже (G16). Новости о том, что новые процы от интел замедляют SSD и все такое - настораживают. Да и цена пока слишком, через пол года должно устаканиться. Привык к ноутам Asus, стационарами редко пользуюсь.


https://www.hardwareluxx.ru/index.php/news/hardware/notebooks/56826-noutbuk-asus-rog-zephyrus-g16-2025-uzhe-v-prodazhe.html

Надо смотреть прирост производительности по ср. с прошлыми. Если он незначительный, то переплачивать нет смысла :)

За эти деньги можно взять охреневший мак про

https://www.dns-shop.ru/product/8e2799d59823d21a/142-noutbuk-apple-macbook-pro-m4-max-serebristyj/
 
lynxntech #:

вот тут я так понял важна пропускная способность (частота памяти)

интересно бы почитать как это там работает, сколько нужно GPU памяти, ее ведь совсем мало по отношению к системной памяти

Пишут, что пропускная способность PCI 4.0 примерно 32 гигабайта в секунду (если 16 линий). Только топовые карты GPU имеют 16 линий, как я понял.

DDR5 4800 — 38,4 ГБ/с - так, что похоже, особо частота ОЗУ не будет тут влиять на скорость передачи данных на видеокарту.

Вообще, код пишется для OpenCL так, что бы как можно меньше делать транзакционных действий.

 
Aleksey Vyazmikin #:
DDR5 4800 — 38,4 ГБ/с

DDR5 6800C32 - 100гб в секунду у меня на Intel, у меня 2x32gb

+ Latency при 6800 примерно на 25% меньше

задал вопрос нейросети, ответ в C++ OpenCL с использованием GPU узким местом может быть RAM, видеопамять на современных картах 200+гб/с


 
lynxntech #:

задал вопрос нейросети, ответ в C++ OpenCL с использованием GPU узким местом может быть RAM, видеопамять на современных картах 200+гб/с

Ну, можете верить нейросетям... вы же не написали ей, что будите передавать большие массивы данных на видеокарту из ОЗУ - может тогда сообразит правильно.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, можете верить нейросетям... вы же не написали ей, что будите передавать большие массивы данных на видеокарту из ОЗУ - может тогда сообразит правильно.

нейросеть дала коды примеры в MQL5, прочитаю потом, попробую протестировать, покажу что получилось

из беглого просмотра, скорость между RAM и GPU ограничена PCI, а подготовка перед передачей в GPU висит на скорости и latency RAM
 
Maxim Dmitrievsky #:

Надо смотреть прирост производительности по ср. с прошлыми. Если он незначительный, то переплачивать нет смысла :)

За эти деньги можно взять охреневший мак про

https://www.dns-shop.ru/product/8e2799d59823d21a/142-noutbuk-apple-macbook-pro-m4-max-serebristyj/
 У меня нет опыта с маками, увы. Поэтому я бы не рискнул мак покупать. А по производительности там прирост под 100% только по CPU, а по GPU точно не знаю, зависит от того что попадется. 5090 конечно бы хотелось, тогда OpenCL будет работать как следует.
 

Я уверен, что упустил суть всего этого, но, пожалуйста, повторите цель этого разговора: для чего вы будете использовать систему? и будьте настолько конкретны, насколько это возможно. наличие графической карты довольно бесполезно, если ваши программы не были закодированы для ее использования. И нет смысла покупать 10-тысячную систему, с которой на аналогичной скорости справится и 1-тысячная; именно это происходит каждый второй день на моем рабочем месте.

Как уже говорил Алексей: чтобы видеокарта могла работать с нейронными сетями и вычислять массивы данных, ea нужно закодировать и передать эту задачу gfx-карте. Ваша gfx-карта не получает автоматически большой массив данных, который ей отправляют для решения задачи. Если вы не закодировали ea для передачи данных на видеокарту, то основная система будет выполнять более 90 % задачи; это означает, что вы только что потратили более тысячи долларов на эту видеокарту, плюс стоимость блока питания для ее питания.

 
Michael Charles Schefe #:

Я уверен, что упустил суть всего этого, но, пожалуйста, повторите цель этого разговора: для чего вы будете использовать систему? и будьте настолько конкретны, насколько это возможно. наличие графической карты довольно бесполезно, если ваши программы не были закодированы для ее использования. И нет смысла покупать 10-тысячную систему, с которой на аналогичной скорости справится и 1-тысячная; именно это происходит каждый второй день на моем рабочем месте.

Как уже говорил Алексей: чтобы видеокарта могла работать с нейронными сетями и вычислять массивы данных, ea нужно закодировать и передать эту задачу gfx-карте. Ваша gfx-карта не получает автоматически большой массив данных, который ей отправляют для решения задачи. Если вы не закодировали ea для передачи данных на видеокарту, то основная система будет выполнять более 90 % задачи; это означает, что вы только что потратили более тысячи долларов на эту видеокарту, плюс стоимость блока питания для ее питания.

Немного не понятно о чём вы. Вы про функции 

CLContextCreate( arg);

CLProgramCreate( arg, arg);

CLKernelCreate( arg, arg );

CLBufferCreate( arg, arg, arg);

CLExecute( arg, arg, arg);

и другие ? https://www.mql5.com/ru/docs/opencl/clprogramcreate

Вроде почти все умеют программировать, по моему об этом вопрос не стоит, и статьи есть. Мы обсуждаем то, что ускорит работу программ, использующих в том числе OpenCL. Я вот даже много экспериментов толком не ставил, так как мой RTX сложные задачи решает долго, а RTX 5090 - это другой уровень. Но на форуме вроде никто не делился примерами о том, как 5090 работает на практических задачах(скорость обучения нейросетей на MQL5) в сравнении с другими акселераторами.

Новые NVidia RTX 50-ой серии выгядят очень привлекательными с точки зрения производительности и возможностей.


Документация по MQL5: Работа с OpenCL / CLProgramCreate
Документация по MQL5: Работа с OpenCL / CLProgramCreate
  • www.mql5.com
Создает OpenCL программу из исходного кода. Перегруженная версия функции создает OpenCL программу и записывает сообщения компилятора в переданную...
1...57585960616263646566
Новый комментарий