"MQL5'te CPU'dan GPU'ya: Araştırma, Optimizasyon ve Formasyon Analizinin Hızlandırılması için Pratik Bir OpenCL Çerçevesi" makalesi için tartışma
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Web sitesi politikasını ve kullanım şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yeni makaleye göz atın: MQL5'te CPU'dan GPU'ya: Araştırma, Optimizasyon ve Formasyon Analizinin Hızlandırılması için Pratik Bir OpenCL Çerçevesi.
MQL5'te CPU'dan GPU'ya geçiş genellikle bariz bir adım gibi görünür: grafik işlemcisi daha hızlı hesaplama yapabiliyorsa, alım-satım araştırması otomatik olarak hızlanmalıdır. Gerçekte ise durum çok daha karmaşıktır. GPU gerçekten de önemli kazanımlar sağlayabilir, ancak yalnızca görev paralel bir hesaplama modeline iyi uyduğunda. Aksi takdirde, herhangi bir hızlanma elde edemezsiniz, yalnızca aynı veya daha yüksek maliyetlerle daha karmaşık bir mimari elde edebilirsiniz.
Bu özellikle algoritmik alım-satım için önemlidir. Piyasa verilerinin analizi, parametreler üzerinde yineleme, büyük ölçekli hipotez testi ve tekrar eden formasyonların araştırılması genellikle büyük miktarlarda hesaplama gerektirir. GPU burada potansiyelini ortaya koyar. Aynı işlemin birden fazla eleman üzerinde gerçekleştirilmesi gereken durumlarda güçlüdür ve paralel işlem tamamlandıktan sonra sonuç toplanabilir. Bu tür senaryolarda, grafik kartı dekoratif bir eklenti olmaktan çıkar ve tam teşekküllü bir hesaplama kaynağı haline gelir.
Ancak GPU'nun da bir bedeli vardır. Hesaplamalara başlamadan önce verileri hazırlamalı, cihaza iletmeli, kernel'ın çalışmasını beklemeli ve sonucu geri döndürmeliyiz. Kompakt görevler için bu mantık çok ağır olabilir. CPU'nun hızlı ve gereksiz ek maliyetler olmadan çalıştığı alanlarda, hesaplamaları GPU'ya aktarmak hiçbir fayda sağlamaz. Hatta bazen, özellikle de görev sık sık değişiyorsa, esnek mantık gerektiriyorsa veya az miktarda veriyle ilgiliyse, engel bile olabilir.
MQL5 ortamında OpenCL, uygulama mantığı ile GPU arasında bir bağlantı görevi görür. Bu, hesaplamaların iş gücü gerektiren kısmını ana programın dışına taşımamıza ve GPU üzerinde toplu veri işlemeyi organize etmemize olanak tanır. Ancak OpenCL kendi başına sihirli bir hızlandırma düğmesi değildir. Yalnızca görev mimarisi en başından itibaren paralel hesaplamanın özelliklerini dikkate aldığında ve CPU ile GPU arasındaki veri alışverişini en aza indirdiğinde kullanışlıdır.
Yazar: MetaQuotes