Сегодня все знают, от новичков в программировании до профессионалов, что за параллельными вычислениями будущее программного обеспечения. И я знаю, что компания MetaQuotes Software Corp делает очень много для своих продуктов в этом направлении - это и многопоточность программ MQL5, и принцип удаленных агентов для распределённых вычислений при оптимизации.
Но существует и ещё одна возможность колоссально ускорить вычисления - это расчеты на GPU. Года 1.5-3 назад, расчеты на GPU использовались только для отрисовки графики в играх и мультимедийных приложениях, но сейчас положение в индустрии поменялось кардинально, расчеты на GPU используются везде, от молекулярного моделирования до тяжелейших инженерных расчетов в газо- и гидродинамики.
Вот далеко не полный список приложений, ускоряющихся с помощью архитектуры для параллельных вычислений:
啊，同名同姓，你现在在走下坡路了，是吗？
你了解这个主题吗？
没有，没开过，不开，也不打算开。
但我听说，当然，VAZ在我们这个地方很可能更好。
这里有人看起来像尝试乘坐新高速列车的中国人。你喜欢它吗？-"不，chez zur bisro - 没办法看！"
Mathemat:
这可能是你应该问朱 的问题。他喜欢实时地教授神经。
我已经发布了使用不同编译器的神经细胞的性能测试。希望很快，我将发布另一个测试案例--GPU计算。
数学。
现在试着告诉Joo，他在 "向NS倾倒垃圾"......
也可以甩掉那些胡言乱语。更快地 理解什么是胡说八道，什么不是，因为在许多情况下，特别是在实验时，你不能事先知道。另外，随着网格计算速度的提高，提高输入信号维度的能力也在提高--这是通往多货币分析大门的 "sis"。
另外，任何从事期权交易的人都知道，要分析多个期权并从中选出最有希望的一个，需要进行大量的计算。这里也会有一个 "sisam"。
还有就是对神经细胞的实时训练。有可能组织一个 "活 "的人口，它实际上是活的，进化的--在每条上重新计算预学习......。好吧，也许不是在每个酒吧，但在几个酒吧，但它仍然需要一个巨大的成本来计算。
这里还有一个问题--显卡一次可以处理的信息量。但我认为这个问题在不久的将来也会消失。
人，在一个 "宇宙飞船正驶过...... "的时代。大剧院 "有一些人反对进步，不理解为什么所有处理器芯片制造商都如此关注多线程。的确，即使在两年前，这也是不明显的，不容易察觉的，很快，我向Servesk的申请也就两年了，日期是
MT5+CUDA
当时我特别强调了CUDA。但后来很明显，OpenCL作为独立于铁的东西更有前途，MQ的开发者做出了正确的选择。
就这样，终于完成了申请!
申请书的摘录，申请书的例子。
Сегодня все знают, от новичков в программировании до профессионалов, что за параллельными вычислениями будущее программного обеспечения. И я знаю, что компания MetaQuotes Software Corp делает очень много для своих продуктов в этом направлении - это и многопоточность программ MQL5, и принцип удаленных агентов для распределённых вычислений при оптимизации.
Но существует и ещё одна возможность колоссально ускорить вычисления - это расчеты на GPU. Года 1.5-3 назад, расчеты на GPU использовались только для отрисовки графики в играх и мультимедийных приложениях, но сейчас положение в индустрии поменялось кардинально, расчеты на GPU используются везде, от молекулярного моделирования до тяжелейших инженерных расчетов в газо- и гидродинамики.
Вот далеко не полный список приложений, ускоряющихся с помощью архитектуры для параллельных вычислений:
RealityServer
Ikena: Imagery Analysis and Video Forensics
Signal Processing Library: GPU VSIPL
IDL and MATLAB Acceleration: GPULib
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB Plugin: Accelereyes
OpenMM library for accelerating molecular dynamics on GPUs
GROMACS using OpenMM
NAMD molecular dynamics
VMD visualization of molecular dynamics
HOOMD molecular dynamics
Acellera: ACEMD bio-molecular dynamics package
BigDFT: DFT (Density functional theory) electronic structure code
MDGPU
GPUGrid.net
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
GPU HMMER
DNA Sequence alignment: MUMmerGPU
LISSOM: model of human neocortex using CUDA
Silicon Informatics: AutoDock
MATLAB plugin: Accelereyes
Реализация FDTD алгоритмов от Acceleware
Решения в области электромагнетизма от Acceleware
Remcom XStream FDTD
SPEAG Semcad X
CST Microwave Studio
Quantum electrodynamics library
GPMAD : Particle beam dynamics simulator
RealityServer
GPULib:IDL acceleration
Acceleware: решения для работы с изображениями
Digisens: SnapCT tomographic reconstruction software
Techniscan: Whole Breast Ultrasound Imaging System
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access)
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
RealityServer
Acceleware: Kirchoff and Reverse Time Migration
SeismicCity: 3D seismic imaging for prestack depth migration
OpenGeoSolutions: Spectral decomposition and inversion
Mercury Computer systems: 3D data visualization
ffA: 3D Seismic processing software
Headwave: Prestack data processing
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
SciComp: derivatives pricing
Hanweck: options pricing
Exegy: Risk Analysis
Aqumin: 3D Visualization of market data
Level 3 Finance
OnEye (Australia): Accelerated Trading Solutions
Arbitragis Trading
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
CUDA-ускорение для MATLAB
-
Accelereyes: Jacket engine for MATLAB- GPULib: mathematical functions for IDL and MATLAB
- Integrating Simulink with CUDA using S-functions
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
Mathematica plug-in for CUDA
Using NVIDIA GPUs with National Instruments LabView
Agilent EESof: ADS SPICE simulator
Synopsys: Sentaraus TCAD
Gauda: Optical proximity correction (OPC)
CUDA-accelerated WRF code
Pflow CUDA Plugin for Autodesk 3ds Max
RUINS Shatter CUDA Plug-in for Maya
Bullet 3D Multi-Physics Library with CUDA Support
CUDA Voxel Rendering Engine
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access) Volume Rendering with CUDA for VTK / Slicer3
Furryball: Direct3D GPU Rendering Plugin for Maya
For consumer CUDA applications, visit NZone
申请书的摘录，申请书的例子。
是的，安德烈，你是认真准备的，赞一个!为MetaQuotes及早捕捉到这一趋势而喝彩!
是的，安德烈，你是认真准备的，赞一个!为MetaQuotes及早捕捉到这一趋势而喝彩!
谢谢你，阿列克谢，但我真的没有什么要感谢你的。
但要尊重MetaQuotes!- 我们正在见证世界上第一个支持GPU计算的交易平台的诞生!
我把它从五核论坛上复制过来，我想。
Mathemat:
处理器 - 奔腾G840 @ 2.8 GHz。
完全没有独立显卡! (不，不，我没有撒谎，因为我自己建立了这个系统）。 换句话说，GPU是Intel HD Graphics，甚至不是HD Graphics 2000。
这意味着以下几点。
1.桑迪桥CPU上的集成图形确实支持OpenCL。由于某些原因，我以为英特尔只会在Ivy Bridge中引入对集成显卡的OpenCL支持......
2.而且它并不那么弱--在这个特定任务上达到了GeForce GT 440的水平...
更多信息。
1.微星H61M-P21主板。预算，在一月底我以1600卢布买下了它。内存 - 2 x 4 GB DDRIII 1333。其他的就不多说了。
2.我从AMD公司下载了SDK，链接在这个主题的第一个帖子 中。我这样做是因为OpenCL-Z工具不想看到任何东西。可能就在那时，OpenCL站了起来。
AlexEro: 这里是为AMD开发者提供的软件SDK（含CPU驱动）（宣布用于Vista-Win7，但也可用于WinXP。在没有显卡的情况下，它们可以在CPU上成功工作，而且是在英特尔的任何SSE处理器上，不仅仅是AMD）。
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/Pages/default.aspx
所以它是CPU的一个软件实现。嗯，它工作得很好 - 特别是考虑到英特尔集成的 "弱点"。AMD做得很好，这么好的驱动力是它的竞争对手的石头!
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请看这里，从MetaDriver 的帖子开始（你也可以在那里找到这个脚本）。对离散型怪物的测试显示，在这项任务上的加速度高达200倍。但25岁也不坏，是吗？
Mathemat:
...
查看这里，从MetaDriver 的帖子开始（脚本也在那里）。离散的怪物测试显示在这个任务上的加速度高达200倍。但25岁也不坏，是吗？
这又是为什么呢？
И
因为驱动程序的版本问题？
同事们，你们在使用OpenCL时将会有很多的困惑和结巴。不要期待容易的结果。
其中一些已经在mql5论坛上被烧毁。
因为OpenCL是一种叠加在视频驱动上的软件技术，所以有很多的麻烦。事实上，视频驱动成为一个小的操作系统。一路上挂着的所有东西：UltraVNC、MSI afterbufner、Agnitum OutPost网络控制互动和其他一千多个程序都会阻碍OpenCL的正常运行。
也就是说，即使你设法使OpenCL适用于简单的线程计算，仍有另一个不可逾越的障碍需要克服，即：对于复杂的计算--GPU的技术（32位部分 IEEE支持）和操作（ 游戏卡超频时的精度损失）精度仍不足以满足严肃的科学计算。此外，尽管nVidia GPU在几乎所有现代显卡上都有64位双精度处理，但AMD显卡只 在一些顶级系列上有：79xx、69xx、59xx、48xx。nVidia还有一个错误--他们和微软是一伙的，因此他们臭名昭著的CUDA（和OpenCL）实际上不能在例如Server 2003上工作，但它们在Server 2008甚至旧的Win XP上都能正常工作--纯粹是微软的营销考虑。另外，nVidia当然也知道显卡故障、显存故障、发热不准确等问题（这不是游戏中的问题，而是金融和科学计算中的问题），这就是为什么他们对真正的Tesla系列计算卡收取4倍的价格，并有可靠的ECC内存和24小时 "生产 "模式。
OpenCL是用于快速流式的不准确的32位计算，如卷积、过滤或渲染。