OpenCl y las herramientas para ello. Reseñas e impresiones. - página 26
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Ah, tocayo, ahora vas cuesta abajo, ¿no?
¿Entiendes el tema?
No. No he conducido, no conduzco y no tengo intención de hacerlo.
Pero he oído, por supuesto, que VAZ puede ser mejor en nuestras partes del mundo.
Alguien aquí se parece a los chinos que probaron un viaje en los nuevos trenes de alta velocidad. ¿Te ha gustado? - "No, chez zur bisro - ¡no hay manera de verlo!"
Mathemat:
Eso es algo que probablemente deberías preguntarle a Joo . Le gusta enseñar los nervios en tiempo real.
He publicado pruebas de rendimiento de neurocélulas utilizando diferentes compiladores. Con suerte, pronto publicaré otro caso de prueba: cálculos en la GPU.
Matemáticas:
Ahora trata de decirle a Joo que está "echando mierda en la NS"...
También es posible dejar las tonterías. Es mucho más rápido entender qué es una tontería y qué no, porque en muchos casos, y sobre todo cuando se experimenta, no se puede saber de antemano. Además, a medida que aumenta la velocidad de los cálculos de la cuadrícula, también lo hace la capacidad de aumentar la dimensionalidad de las señales de entrada, y esto es un "sis" a la puerta del análisis multidivisa.
Además, cualquiera que opere con opciones sabe que es necesario hacer muchos cálculos para analizar varias opciones y seleccionar la más prometedora de ellas. Aquí también habrá un "sisam".
Y luego está el entrenamiento en tiempo real de las neurocélulas. Sería posible organizar una población "viva" que realmente viva, evolucione, recalcule el preaprendizaje en cada barra... Bueno, tal vez no en todos los bares, pero sí en unos cuantos, pero sigue siendo un coste enorme de calcular.
Hay otro problema: la cantidad de información que puede procesar una tarjeta gráfica a la vez. Pero creo que este problema también desaparecerá en un futuro próximo.
El hombre, en una época en la que "las naves espaciales navegan por el ... En el "Gran Teatro" hay personas que se oponen al progreso y no entienden por qué todos los fabricantes de chips de procesadores se preocupan tanto por el multithreading. Efectivamente, hasta hace dos años no era evidente e imperceptible, pronto se cumplirán justo 2 años desde mi solicitud a servicedesk, con fecha
MT5+CUDA
En ese momento, yo hacía hincapié específicamente en CUDA. Pero luego quedó bastante claro que OpenCL es más prometedor como independiente del hierro, y los desarrolladores de MQ tomaron la decisión correcta.
Y así, por fin, ¡la aplicación está hecha!
Extracto de la solicitud, ejemplos de aplicaciones:
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
Extracto de la solicitud, ejemplos de aplicaciones:
Sí, Andrei, estás muy preparado, ¡felicidades! Enhorabuena a MetaQuotes por haber captado la tendencia a tiempo.
Sí, Andrei, estás muy preparado, ¡respeto! Enhorabuena a MetaQuotes por haber captado la tendencia a tiempo.
Gracias, Alexey, pero en realidad no tengo nada que agradecerte.
¡Pero respeto a MetaQuotes! - Estamos asistiendo al nacimiento de la primera plataforma de negociación del mundo compatible con el GPU computing.
Lo copiaré del foro de los cinco núcleos, creo:
Mathemat:
Procesador - Pentium G840 a 2,8 GHz.
Sin tarjeta de vídeo discreta. (No, no, no estoy mintiendo, ya que yo mismo construí el sistema). En otras palabras, la GPU es Intel HD Graphics, ni siquiera HD Graphics 2000.
Lo que implica lo siguiente:
1. los gráficos integrados en las CPU de Sandy Bridge sí son compatibles con OpenCL. Por alguna razón pensé que Intel sólo introduciría el soporte de OpenCL para los gráficos integrados junto con Ivy Bridge...
2. Y no es tan débil - al nivel de una GeForce GT 440 en esta tarea particular...
Más información:
1. Placa base MSI H61M-P21. Presupuesto, a finales de enero lo compré por 1600 rublos. Memoria - 2 x 4 GB DDRIII 1333. No mucho más.
2. He descargado el SDK de AMD siguiendo el enlace del primer post de este hilo. Lo hice porque la herramienta OpenCL-Z no quería ver nada. Quizás fue entonces cuando OpenCL se levantó.
AlexEro: Aquí está el software SDK (con controlador de CPU) para desarrolladores de AMD (anunciado para Vista-Win7 pero funciona en WinXP también. Sin tarjeta de vídeo funcionan con éxito en la CPU, y en cualquier procesador SSE de Intel, no sólo AMD):
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/Pages/default.aspx
Así que es una implementación de software para la CPU. Bueno, funciona bastante bien, sobre todo teniendo en cuenta la "debilidad" de la integración de Intel... Bien hecho AMD, ¡tan buen conductor de las piedras de su competidor!
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Compruébalo aquí, empezando por el post de MetaDriver(también puedes encontrar el script allí). Las pruebas de monstruos discretos muestran una aceleración de hasta 200 veces en esta tarea. Pero 25 tampoco está mal, ¿eh?
Mathemat:
...
Consulta aquí, empezando por el post de MetaDriver(el script también está ahí). Las pruebas con monstruos discretos muestran una aceleración de hasta 200 veces en esta tarea. Pero 25 tampoco está mal, ¿eh?
¿Y por qué?
И
¿Por la versión del controlador?
Colegas, vais a tener MUCHA confusión y tartamudeo con OpenCL. No esperes resultados fáciles.
Algunos de ellos ya han sido quemados en el foro de mql5.
Hay muchas pegas porque OpenCL es una tecnología de software superpuesta al controlador de vídeo. De hecho, el controlador de vídeo se convierte en un pequeño sistema operativo. Todo lo que se cuelga por el camino: UltraVNC, MSI afterbufner, Agnitum OutPost web-control interactivo y mil programas más pueden entorpecer el funcionamiento normal de OpenCL.
Dicho esto, aunque se consiga que OpenCL funcione para cálculos sencillos con hilos, aún queda otro obstáculo insalvable que superar, a saber: para los cálculos complejos, la precisión tecnológica (soporte parcial de 32 bits de IEEE) y operativa(pérdida de precisión al overclockear una tarjeta de juegos) de la GPU sigue sin ser suficiente para los cálculos científicos serios. Además, mientras que las GPU de nVidia disponen de procesamiento de doble precisión de 64 bits en casi todas las tarjetas de vídeo modernas, las de AMD sólo lo tienen en algunas series de gama alta: 79xx, 69xx, 59xx, 48xx. nVidia también tiene otro error - están en una banda con Microsoft y por lo tanto su notorio CUDA (y OpenCL) en realidad no funcionan en, por ejemplo, Server 2003, pero funcionan bien en Server 2008 e incluso en el viejo Win XP - puramente por razones de marketing de Microsoft. Además, nVidia es consciente, por supuesto, de los problemas de fallos de las tarjetas gráficas, de la memoria gráfica, de la inexactitud del calor (que no es un problema en los juegos, pero sí en las finanzas y en la informática científica), por eso cobran 4 veces más por sus tarjetas de cálculo de la serie Tesla REAL con memoria ECC fiable y capacidad de "producción" de 24 horas.
OpenCL sirve para realizar cálculos imprecisos de 32 bits como la convolución, el filtrado o el renderizado.