OpenCL в трейдинге

[MetaQuotes]

OpenCL — это платформа, предоставляющая открытый стандарт для написания программ, которые могут работать на различных типах аппаратных платформ, таких как центральные процессоры, графические процессоры и специализированные процессоры. Это позволяет разработчикам программного обеспечения писать код на одном языке, который может выполняться на нескольких устройствах, независимо от их поставщика или архитектуры.

OpenCL включает в себя среду выполнения и интерфейс программирования, которые обеспечивают определенный уровень независимости от платформы, позволяя разработчикам писать код, который может выполняться на любом устройстве с поддержкой OpenCL. Кроме того, он предоставляет набор низкоуровневых API-интерфейсов, которые позволяют разработчикам явно контролировать устройство, память и выполнение ядра, предоставляя им детальный контроль над своими приложениями.

OpenCL широко применяется в научных вычислениях, обработке изображений и видео, машинном обучении и других областях. Он повышает производительность приложений за счет использования параллельной вычислительной мощности нескольких устройств, обеспечивая более быстрое и эффективное выполнение.

Одним из наиболее значительных преимуществ OpenCL является его способность использовать вычислительную мощность графических процессоров, которые могут выполнять определенные типы вычислений намного быстрее, чем центральные процессоры. Это делает его особенно полезным для приложений, которые требуют сложных вычислений, таких как научное моделирование, обработка изображений и видео и машинное обучение. 

В целом, OpenCL обеспечивает гибкую основу для разработки приложений, которые могут использовать мощь различных типов вычислительных устройств, что делает его ценным инструментом для разработчиков, работающих над высокопроизводительными вычислительными приложениями.

MQL5 поддерживает OpenCL с 2012 года, подробности в разделе Работа с OpenCL документации MQL5. Смотри также Класс для работы с программами OpenCL .

Примеры использования OpenCL можно найти в MQL5\Scripts\Examples\OpenCL.

Вот пример Seascape OpenCL

Смотрите также статьи:

• OpenCL: мост в параллельные миры
  
  

• OpenCL: от наивного кодирования - к более осмысленном

• Как установить и использовать в расчета в OpenCL
  

• Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (часть 1): мотивация и проверка

• Понимание и эффективное использование OpenCL API путем воссоздания встроенной поддержки в виде DLL в Linux (часть 2): реализация OpenCL Simple DLL
  
  
• Применение OpenCL для тестирования свечных моделей
  
  
• Нейронные сети — это просто (часть 5): Многопоточные вычисления в OpenCL
  
  
• Нейронные сети стали проще (часть 7): Адаптивные методы оптимизации
  
  
• Нейронные сети — это просто (часть 12): Dropout
  
  
• Нейронные сети — это просто (часть 13): Пакетная нормализация (Batch Normalization)
  
  
• Нейронные сети стали проще (часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  

[MetaQuotes]

Введение в OpenCL

Введение в OpenCL (1)

В видео обсуждается как низкоуровневый язык для высокопроизводительных гетерогенных параллельных вычислений данных, поддерживающий несколько типов устройств, включая ЦП, ГП и ПЛИС. OpenCL стал открытым стандартом в 2008 году и получил значительную отраслевую поддержку со стороны таких компаний, как Intel, Nvidia и AMD. Хотя OpenCL часто сравнивают с CUDA, который имеет лучшие инструменты, функции и поддержку от Nvidia, OpenCL поддерживает больше устройств, что делает его более распространенным среди производителей. Для личных проектов спикер предлагает использовать CUDA из-за его лучших инструментов и оптимизации, а OpenCL рекомендуется для профессиональных продуктов, которым нужна поддержка разных графических процессоров.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет OpenCL как низкоуровневый язык для высокопроизводительных гетерогенных вычислений с параллельными данными. OpenCL может поддерживать несколько типов устройств, включая ЦП, ГП и ПЛИС, и основан на C 99, что обеспечивает переносимость между устройствами. OpenCL также обеспечивает согласованный способ выражения векторов и имеет общие математические библиотеки и процесс сертификации OpenCL, который гарантирует гарантированную точность. Докладчик отмечает, что OpenCL стал открытым стандартом в 2008 году, получив значительную отраслевую поддержку со стороны таких компаний, как Intel, Nvidia и AMD, а также производителей встраиваемых устройств, таких как Ericsson, Nokia и Texas Instruments. Хотя OpenCL часто сравнивают с CUDA, который имеет лучшие инструменты, функции и поддержку от Nvidia, OpenCL поддерживает больше устройств, что делает его более распространенным среди производителей.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает различия между CUDA и OpenCL, а также то, когда лучше выбрать один из них для разных целей. Для личных проектов спикер предлагает использовать CUDA из-за ее лучших инструментов, отладчиков и оптимизаций. Однако для профессиональных продуктов, которым требуется поддержка разных графических процессоров, выступающий рекомендует использовать OpenCL, поскольку это единственный способ поддержки графических процессоров сторонних производителей, который также развивается при поддержке нескольких компаний. Что касается курса, спикер предлагает использовать CUDA для улучшения инструментов и упрощения кодирования, но OpenCL может быть проще в использовании для использования всех вычислительных ресурсов.

[MetaQuotes]

Чем хорош OpenCL?

Чем хорош OpenCL? (2)

Спикер в видео рассказывает о преимуществах использования OpenCL для ресурсоемких программ с параллельными данными и одинарной точностью. Графические процессоры предназначены для графики и идеально подходят из-за высокой доли математических операций по отношению к операциям с памятью. Докладчик объясняет, что циклы с более высокой интенсивностью тратят больше времени на выполнение математических операций, в которых преуспевают графические процессоры, в то время как циклы с низкой интенсивностью тратят большую часть своего времени на ожидание доступа к памяти. В этом разделе также рассматривается параллелизм данных, предполагающий выполнение одних и тех же независимых операций над большим количеством данных. Докладчик также обсуждает использование одинарной и двойной точности в OpenCL, где двойная точность обходится дороже из-за того, что требует в два раза больше данных, чем одинарная точность.

• 00:00:00 В этом разделе спикер объясняет, что OpenCL хорош для ресурсоемких программ с параллельными данными и одинарной точностью. Графические процессоры предназначены для графики и хороши для таких типов программ, потому что они требуют больших вычислительных ресурсов, при этом доля математических операций в операциях с памятью высока. Математика быстрая, а память медленная, поэтому наличие большого количества математических операций заставляет машину быть загруженной, а доступ к памяти замедляет ее. Докладчик объясняет, что циклы с низкой интенсивностью тратят большую часть своего времени на ожидание памяти, тогда как циклы с более высокой интенсивностью тратят больше времени на выполнение математических операций, в чем превосходят GPU. В этом разделе также исследуется параллелизм данных, что означает выполнение одних и тех же независимых операций над большим количеством данных. Примеры включают изменение пикселей изображения или обновление точек на сетке.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как работает параллельное выполнение данных в OpenCL. Он утверждает, что это, по сути, включает независимые операции с большим количеством данных, и что это называется параллельным выполнением данных. Далее докладчик объясняет, что этот тип выполнения может привести к потере производительности из-за различий в вычислениях, выполняемых с данными, например, при выполнении операций с пикселями разного цвета. Затем он обсуждает использование одинарной и двойной точности в OpenCL, заявляя, что двойная точность требует в два раза больше данных, чем одинарная точность, и поэтому ее выполнение дороже.

[MetaQuotes]

Локальные и глобальные массивы в OpenCL

Локальные и глобальные массивы в OpenCL (3)

В этом видеоролике рассматривается концепция глобальных и локальных пространств памяти в в OpenCL и то, как они используются для определения параллелизма при выполнении кода.
Глобальное измерение — это одномерный, двухмерный или трехмерный массив, определяющий количество потоков или рабочих элементов, которые должны выполняться при каждом выполнении ядра. Например, если глобальное измерение представляет собой трехмерный массив с тысячей точек, в каждой точке будет выполняться поток или рабочий элемент.
Между тем, локальное измерение делит глобальное измерение на локальные рабочие группы или группы потоков, которые работают вместе, облегчая синхронизацию. Синхронизация разрешена только в пределах одной рабочей группы, поэтому крайне важно выбрать локальные измерения, обеспечивающие требуемую синхронизацию.
Подводя итог, глобальное измерение устанавливает количество потоков или рабочих элементов для каждого выполнения ядра, в то время как локальное измерение разделяет глобальное измерение на рабочие группы, обеспечивающие синхронизацию. Выбор подходящих локальных измерений имеет решающее значение для синхронизации, учитывая, что это может происходить только в пределах одной и той же рабочей группы.

[MetaQuotes]

Проблемы с локальными массивами в OpenCL

Проблемы с локальными массивами в OpenCL (4)

В видео рассматриваются некоторые проблемы, связанные с локальными массивами в OpenCL, в том числе ограничения синхронизации и использование устройств. Синхронизация ограничена одной и той же рабочей группой на GPU, а глобальная синхронизация стоит дорого и может использоваться только в конце выполнения ядра. Выбор правильного размера локальной рабочей группы имеет решающее значение, чтобы не тратить аппаратное обеспечение впустую, и выступающий предлагает выбирать размеры, кратные физическому размеру оборудования. Видео завершается рекомендацией метода проб и ошибок, чтобы найти наилучшие размеры для оптимальной производительности.

• 00:00:00 В этом разделе видео рассматриваются две проблемы, связанные с синхронизацией и использованием устройства при выборе локальных измерений в OpenCL. Размер локальной рабочей группы ограничен 512 потоками, вплоть до 1024, в зависимости от сложности кода, а синхронизация может происходить только внутри одной рабочей группы. В видео используется приложение для сокращения, чтобы продемонстрировать, как работает синхронизация, и ограничения, накладываемые размерами рабочих групп. Видео приписывает ограниченные возможности синхронизации потребностям масштабируемости графического процессора и стоимости поддержки произвольной синхронизации в другом месте чипа.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео исследует проблемы с локальными измерениями в OpenCL. В первом примере показано, как использование спин-блокировок может привести к взаимоблокировке из-за отсутствия у планировщика гарантий продвижения вперед. В видео также объясняется, что глобальная синхронизация может быть выполнена только в конце выполнения ядра, что делает ее дорогостоящей и вынуждает программистов тщательно планировать свои алгоритмы. Другой проблемой является использование устройств, когда размеры локальных рабочих групп не соответствуют размеру вычислительных единиц. Это приводит к потере частей аппаратного обеспечения, и чтобы избежать этой проблемы, программисты должны выбирать размеры, которые хорошо подходят для решения проблемы и точно соответствуют размеру аппаратного обеспечения.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает факторы, влияющие на выбор локальных размерностей в OpenCL. Они объясняют, что на графическом процессоре лучше всего иметь более 2000 рабочих элементов, кратных размеру физического оборудования, например 16 или 3200 для видео 64 и AMD. Для ЦП лучше иметь вдвое больше ядер ЦП, но это может варьироваться в зависимости от используемых алгоритмов. Спикер предлагает метод проб и ошибок, пока не будет достигнута наилучшая производительность.

[MetaQuotes]

Вычислительные ядра (Kernels) OpenCL

Вычислительные ядра OpenCL (5)

Преподаватель объясняет, что ядра OpenCL представляют собой код C99, используемый для параллельных вычислений. Ядра выполняются тысячи раз параллельно и представляют собой внутренний цикл вычислений. Функции OpenCL, такие как векторы, точное округление и преобразование, а также встроенные функции, гарантируют точность. Вспомогательные функции OpenCL предоставляют информацию о рабочих элементах, таких как идентификаторы, измерения и идентификаторы групп, что позволяет создавать гибкие ядра, которые можно настраивать. Однако использование библиотечных функций OpenCL означает компромисс между предпочтением и точностью, поскольку переупорядочивание операций параллельного кода может повлиять на последовательность выполнения и изменить результаты, сделав детерминированное выполнение невозможным на всех устройствах.

• 00:00:00 В этом разделе инструктор объясняет, что ядра OpenCL в основном представляют собой просто код C99 и используются для указания вычислений, которые будут выполняться параллельно. Код выполняется тысячи раз параллельно и является внутренним циклом вычислений. Затем инструктор приводит пример функции C и того, как ее можно выполнять параллельно с использованием ядер OpenCL. Он также рассказывает о некоторых функциях OpenCL, таких как векторы, явная возможность управления округлением и преобразованиями, а также встроенные функции с гарантированной точностью. Вспомогательные функции OpenCL также предоставляют информацию о каждом рабочем элементе, такую как идентификатор рабочего элемента, измерения, максимальное число в определенном измерении и идентификаторы групп, что помогает в написании гибких ядер, которые могут быть умны в определении того, какую работу они должны выполнять. . В целом, OpenCL расширяет возможности создания переносимого и производительного кода, обеспечивая гарантированную доступность и точность.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет компромисс между предпочтением и точностью при использовании функций библиотеки соответствия OpenCL. Хотя эти функции гарантируют точность при тестировании, это не обязательно означает, что приложения будут генерировать одинаковые результаты на всех машинах OpenCL. Причина в том, что компилятор может изменить порядок операций в параллельном коде, влияя на последовательность выполнения и, возможно, изменяя окончательные результаты. Поэтому, хотя создание кода на основе этих библиотечных функций предпочтительнее, нельзя гарантировать детерминированное выполнение на всех устройствах.

[MetaQuotes]

Архитектура времени выполнения OpenCL  (OpenCL Runtime Architecture )

Архитектура среды выполнения OpenCL (6)

В видео обсуждается архитектура платформы OpenCL, включая ее устройства, такие как графические и центральные процессоры, подключенные через шину памяти.
Контексты OpenCL также объясняются как группы устройств внутри платформы, что позволяет оптимизировать передачу данных между ними.
Очереди команд введены как средство отправки работы на разные устройства, но распределение работы между устройствами необходимо выполнять вручную, поскольку автоматическое распределение отсутствует.

[MetaQuotes]

Перемещение данных в OpenCL

Перемещение данных в OpenCL (7)

В видео обсуждается перемещение данных в OpenCL, где спикер объясняет ручные шаги, необходимые для копирования данных между памятью хоста и графическим процессором, а также разницу в скорости между глобальной и локальной памятью. Глобальная память в графическом процессоре имеет более быстрый доступ, но передача данных из памяти хоста в графический процессор происходит медленно. Локальная память в OpenCL может обеспечить повышенную производительность с большой пропускной способностью, но ее сложнее использовать, чем кэши, поскольку она требует ручного выделения. Современные графические процессоры Nvidia предлагают выбор между ручным управлением локальной памятью или использованием ее вместо этого в качестве кеша, при этом рекомендуется начать с кеша, прежде чем оптимизировать локальное перемещение данных.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает, как работает перемещение данных в OpenCL и ручные шаги, необходимые для копирования данных из памяти хоста в GPU и обратно. GPU имеет глобальную память, доступ к которой намного быстрее, чем к памяти хоста, но передача данных из памяти хоста в GPU происходит медленно из-за шины PCIe. Графический процессор также имеет локальную память с большой пропускной способностью, и ее использование может значительно повысить производительность. Однако выделение и копирование данных в локальную память необходимо выполнять вручную в каждой вычислительной единице, что делает эту задачу громоздкой.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер рассказывает о локальной памяти в OpenCL, которая может составлять от 16 до 48 килобайт, и о том, как она может обеспечить более высокую пропускную способность в тысячи гигабайт в секунду. Однако локальную память сложнее использовать, чем кеши, потому что кеши автоматически размещают самые последние использованные данные без необходимости выделения разных частей памяти для разных данных, в то время как локальная память требует ручного выделения. Современные графические процессоры Nvidia позволяют выбирать между управлением локальной памятью вручную или использованием ее в качестве кеша, при этом рекомендуется начать с кеша, прежде чем оптимизировать локальное перемещение данных.

[MetaQuotes]

"Hello World" в OpenCL

Привет, мир OpenCL (8)

В этом видео объясняется процесс создания программы с использованием OpenCL и ее отправки на устройство с графическим процессором. Докладчик проходит этапы сборки программы, создания ядер и объектов памяти, а также копирования данных между CPU и GPU. Они также объясняют процесс установки аргументов и размеров ядра, выполнение ядра и получение результатов от графического процессора. Докладчик отмечает, что сложные ядра могут не обеспечивать оптимальную производительность как на ЦП, так и на ГП, и, возможно, их необходимо исправить для повышения производительности. Они сравнивают процесс программирования в OpenCL с решением математической задачи, где операции повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

• 00:00:00 В этом разделе спикер объясняет шаги, необходимые для настройки OpenCL и создания программы с его использованием. Во-первых, необходимо настроить устройства и платформы и создать контекст для выполнения команд. Затем создаются очереди команд для отправки работы на разные устройства. Затем код компилируется для получения объектов ядра, которые можно отправить в очереди. Объекты памяти создаются для обмена данными между устройствами, а аргументы настраиваются для ядра. Затем ядро ставится в очередь на выполнение, а данные копируются обратно с устройства в ЦП. Наконец, все команды должны быть выполнены, и реализовано ожидание, чтобы гарантировать, что данные будут возвращены, как ожидалось. Докладчик также ознакомится с примером программы Hello World на OpenCL, которая вычисляет синус x параллельно с использованием устройств.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео спикер объясняет процесс создания программы с использованием OpenCL и отправки ее на GPU-устройство. Они начинают с создания программы, которая в первый раз занимает больше времени, но в последующие разы этого не требуется. Затем они создают объект ядра для определенного ядра в программе, вызывая CL create kernel. После этого они создают объект памяти, выделяют место на устройстве, а затем копируют данные из CPU в GPU с помощью CL в буфер записи очереди. Затем спикер устанавливает аргументы и размеры ядра и выполняет ядро, используя CL в ядре Q-го диапазона. Наконец, спикер получает результаты от графического процессора и ждет, пока все завершится, вызывая CL finish. В заключение докладчик заявил, что сложные ядра могут не обеспечивать оптимальную производительность как на ЦП, так и на графическом процессоре, и, возможно, их необходимо исправить для повышения производительности.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, что программирование часто включает в себя повторение определенных команд до достижения желаемого конечного результата. Он сравнивает это с решением математической задачи, когда нужно многократно выполнять набор операций, пока не будет получен правильный ответ. Он отмечает, что этот процесс подобен при использовании OpenCL, где команды программирования повторяются несколько раз, пока не будет достигнут желаемый результат.

[MetaQuotes]

Особенности OpenCL

Дополнительные возможности OpenCL (9)

В видео обсуждаются дополнительные функции OpenCL, такие как запросы устройств, обработка изображений и события. Пользователи могут использовать команду cl_get_device_info, чтобы узнать подробности о своих устройствах, хотя эти значения не всегда могут быть полностью точными. Встроенная в OpenCL поддержка типов 2D- и 3D-изображений может быть медленной без аппаратной поддержки на процессорах, но аппаратно ускоряется на графических процессорах. События необходимы при работе с асинхронным выполнением команд и несколькими устройствами, поскольку они служат сигналами для разных устройств, требующих синхронизации между ними. Докладчик приводит пример использования событий, чтобы гарантировать, что ядро B ожидает завершения работы ядра A перед запуском, ставя ядра в очередь с соответствующими событиями, копируя выходные данные и ожидая, пока события обеспечат синхронизацию.

• 00:00:00 В этом разделе докладчик обсуждает дополнительные функции OpenCL, включая запросы устройств, обработку изображений и события OpenCL. Опрашивая устройства с помощью команды cl_get_device_info, пользователи могут узнать информацию о своих устройствах, такую как количество вычислительных блоков, тактовая частота, объем глобальной памяти и многое другое. Однако спикер предупреждает, что эти значения могут быть не такими точными, как хотелось бы. OpenCL изначально поддерживает типы 2D- и 3D-изображений, которые можно линейно интерполировать, оборачивать по краям или зажимать по краям. Хотя эти функции аппаратно ускоряются на графических процессорах, они работают медленно на процессорах без аппаратной поддержки. Наконец, события важны при работе с асинхронным выполнением команд и несколькими устройствами, поскольку сигналы для разных устройств асинхронны по отношению друг к другу, что требует синхронизации между ними.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет события и их использование в OpenCL. Каждая команда постановки в очередь имеет в конце три вещи: количество событий в списке, список ожидания и возвращенные события. Они позволяют пользователям возвращать событие, чтобы отслеживать и узнавать, завершено ли ядро, заставлять другие вещи ждать завершения работы ядра и даже получать информацию о профилировании. Докладчик приводит пример использования событий, чтобы убедиться, что ядро B на GPU ожидает завершения работы ядра A на CPU и копирует его выходные данные в GPU перед запуском. Он включает в себя постановку ядра в очередь с событием, создание копии, ожидание этого события и ожидание копии вторым ядром для обеспечения синхронизации.

[MetaQuotes]

Советы и сводка по производительности OpenCL

Советы и сводка по производительности OpenCL (10)

В видео обсуждаются советы по оптимизации производительности OpenCL, включая минимизацию передачи данных, оптимизацию доступа к памяти, использование ядер производитель-потребитель, а также использование векторов и быстрых математических функций. Докладчик подчеркивает, что приложения, подходящие для графических процессоров, должны быть параллельными по данным, ресурсоемкими, избегающими глобальной синхронизации, удобными с одинарной точностью и управляемыми с небольшими кэшами. При низкой производительности OpenCL может потребоваться пересмотреть алгоритм и оптимизировать локальность памяти, общую или локальную память, а также избежать ненужной синхронизации между рабочими элементами.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает советы по оптимизации производительности OpenCL, включая минимизацию передачи данных между ЦП и ГП за счет максимально длительного хранения данных на устройстве и использования цепочек ядра производитель-потребитель. Докладчик также подчеркивает важность оптимизации доступа к памяти путем оптимизации объединения памяти и управления локальной памятью на графических процессорах. Кроме того, спикер отмечает, что использование векторов может повысить производительность на определенном оборудовании, а использование быстрых или нативных вариантов определенных математических функций может привести к значительному увеличению скорости. Наконец, спикер обсуждает характеристики приложений, которые хорошо подходят для графических процессоров, в том числе параллельность данных, ресурсоемкость вычислений, отсутствие необходимости глобальной синхронизации, удобство с одинарной точностью и управляемость с небольшими кэшами.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер предполагает, что если вы испытываете низкую производительность с OpenCL, вам может потребоваться пересмотреть свой алгоритм и выбрать тот, который лучше подходит для шаблона параллельной обработки. Это может включать изменение порядка или структуры вашего кода для оптимизации локальности памяти, использование общей памяти или локальной памяти и избежание ненужной синхронизации между рабочими элементами.