OpenCL en el trading

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OpenCL es una plataforma que ofrece un estándar abierto para escribir programas que pueden ejecutarse en varios tipos de plataformas de hardware, como CPU, GPU y procesadores especializados. Esto permite a los desarrolladores de software escribir código en un lenguaje que puede ejecutarse en varios dispositivos, independientemente de su proveedor o arquitectura.

OpenCL incluye un entorno de ejecución y una interfaz programación que proporcionan un cierto nivel de independencia de la plataforma, lo cual permite a los desarrolladores escribir código que pueda ejecutarse en cualquier dispositivo habilitado para OpenCL. Además, ofrece un conjunto de API de bajo nivel que permiten a los desarrolladores controlar explícitamente el dispositivo, la memoria y la ejecución del kernel, otorgándoles un control detallado sobre sus aplicaciones.

OpenCL se usa ampliamente en computación científica, procesamiento de imágenes y vídeos, aprendizaje automático y otros campos. Mejora el rendimiento de las aplicaciones usando la potencia de procesamiento en paralelo de varios dispositivos para una ejecución más rápida y eficiente.

Una de las ventajas más importantes de OpenCL es su capacidad para aprovechar la potencia de procesamiento de las GPU, que pueden efectuar ciertos tipos de cálculos mucho más rápido que las CPU. Esto lo hace especialmente útil para aplicaciones que requieren cálculos complejos como el modelado científico, el procesamiento de imágenes y vídeos y el aprendizaje automático. 

En general, OpenCL ofrece un marco flexible para desarrollar aplicaciones que pueden aprovechar la potencia de varios tipos de dispositivos informáticos, lo cual lo convierte en una herramienta valiosa para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones informáticas de alto rendimiento.

MQL5 es compatible con OpenCL desde 2012; consulte la sección Trabajo con OpenCL de la documentación de MQL5 para obtener más información. Consulte también Clase para trabajar con programas OpenCL .

Podrá encontrar ejemplos del uso de OpenCL en MQL5\Scripts\Examples\OpenCL.

Aquí tiene un ejemplo de Seascape OpenCL

Lea también los artículos:

• OpenCL: El puente hacia mundos paralelos
  
  

• OpenCL: De una programación simple a una más intuitiva

• Cómo instalar y utilizar OpenCL para efectuar cálculos
  

• Understand and efficiently use OpenCL API by recreating built-in support as DLL on Linux (Part 1): Motivation and validation

• Understand and Efficiently use OpenCL API by Recreating built-in support as DLL on Linux (Part 2): OpenCL Simple DLL implementation
  
  
• Aplicación de OpenCL para simular patrones de velas
  
  
• Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
  
  
• Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
  
  
• Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout
  
  
• Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)
  
  
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Introducción a OpenCL

Introducción a OpenCL (1)

El video Introducción a OpenCL analiza OpenCL como un lenguaje de bajo nivel para el cómputo paralelo de datos heterogéneos de alto rendimiento, que admite múltiples tipos de dispositivos, incluidos CPU, GPU y FPGA. OpenCL se convirtió en un estándar abierto en 2008 y ha recibido un importante apoyo de la industria de empresas como Intel, Nvidia y AMD. Si bien OpenCL a menudo se compara con CUDA, que tiene mejores herramientas, funciones y soporte de Nvidia, OpenCL admite más dispositivos, lo que lo hace más generalizado entre los fabricantes. Para proyectos personales, el orador sugiere usar CUDA por sus mejores herramientas y optimización, mientras que OpenCL se recomienda para productos profesionales que necesitan admitir diferentes GPU.

• 00:00:00 En esta sección, el orador presenta OpenCL como un lenguaje de bajo nivel para computación paralela de datos heterogéneos de alto rendimiento. OpenCL puede admitir múltiples tipos de dispositivos, incluidos CPU, GPU y FPGA, y se basa en C 99, lo que permite la portabilidad entre dispositivos. OpenCL también proporciona una forma coherente de expresar vectores y tiene bibliotecas matemáticas compartidas y un proceso de certificación OpenCL que garantiza una precisión garantizada. El ponente señala que OpenCL se convirtió en un estándar abierto en 2008 y recibió un importante apoyo de la industria de empresas como Intel, Nvidia y AMD, así como de fabricantes de dispositivos integrados como Ericsson, Nokia y Texas Instruments. Si bien OpenCL a menudo se compara con CUDA, que tiene mejores herramientas, funciones y soporte de Nvidia, OpenCL admite más dispositivos, lo que lo hace más generalizado entre los fabricantes.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza las diferencias entre CUDA y OpenCL y cuándo elegir uno sobre el otro para diferentes propósitos. Para proyectos personales, el orador sugiere usar CUDA por sus mejores herramientas, depuradores y optimizaciones. Sin embargo, para los productos profesionales que necesitan admitir diferentes GPU, el orador recomienda usar OpenCL, ya que es la única forma de admitir GPU que no son de Nvidia y también está evolucionando con el apoyo de varias empresas. Cuando se trata del curso, el orador sugiere usar CUDA para obtener mejores herramientas y una codificación simplificada, pero OpenCL puede ser más fácil de usar para aprovechar todos los recursos informáticos.

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¿Para qué sirve OpenCL?

¿Para qué sirve OpenCL? (2)

El orador en el video habla sobre las ventajas de usar OpenCL para programas computacionalmente intensivos que son datos paralelos y de precisión simple. Las GPU están diseñadas para gráficos y son ideales debido a la alta proporción de operaciones matemáticas con respecto a las operaciones de memoria. El orador explica que los bucles de mayor intensidad pasan más tiempo haciendo operaciones matemáticas, donde las GPU sobresalen, mientras que los bucles de baja intensidad pasan la mayor parte del tiempo esperando el acceso a la memoria. En esta sección también se explora el paralelismo de datos, que implica realizar las mismas operaciones independientes en muchos datos. El orador también analiza el uso de precisión simple y doble en OpenCL, donde la precisión doble es más costosa de ejecutar debido a que requiere el doble de datos que la precisión simple.

• 00:00:00 En esta sección, el orador explica que OpenCL es bueno para programas computacionalmente intensivos que son datos paralelos y de precisión simple. Las GPU están diseñadas para gráficos y son buenas para este tipo de programas porque son computacionalmente intensivas, con una proporción alta de operaciones matemáticas y operaciones de memoria. Las matemáticas son rápidas y la memoria es lenta, por lo que tener muchas operaciones matemáticas mantiene la máquina ocupada mientras que los accesos a la memoria la ralentizan. El orador explica que los bucles de baja intensidad pasan la mayor parte del tiempo esperando la memoria, mientras que los bucles de mayor intensidad pasan más tiempo haciendo operaciones matemáticas, que es donde sobresalen las GPU. En esta sección también se explora el paralelismo de datos, lo que significa realizar las mismas operaciones independientes en muchos datos. Los ejemplos incluyen la modificación de píxeles en una imagen o la actualización de puntos en una cuadrícula.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente explica cómo funciona la ejecución paralela de datos en OpenCL. Afirma que esencialmente implica operaciones independientes en una gran cantidad de datos, y que esto se denomina ejecución paralela de datos. El orador continúa explicando que este tipo de ejecución puede resultar en una pérdida de rendimiento debido a las variaciones en los cálculos realizados en los datos, como los que pueden ocurrir al realizar operaciones en píxeles de diferentes colores. Luego analiza el uso de precisión simple y doble en OpenCL, afirmando que la precisión doble requiere el doble de datos que la precisión simple y, por lo tanto, es más costosa de ejecutar.

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Dimensiones locales y globales en OpenCL

Dimensiones locales y globales en OpenCL (3)

Este video profundiza en el concepto de dimensiones globales y locales en OpenCL y cómo se utilizan para especificar el paralelismo en la ejecución del código. La dimensión global es una matriz 1D, 2D o 3D que determina la cantidad de subprocesos o elementos de trabajo que se ejecutarán para cada ejecución del kernel. Por ejemplo, si la dimensión global es una matriz 3D con mil puntos, cada punto tendrá un hilo o elemento de trabajo ejecutado. Mientras tanto, la dimensión local divide la dimensión global en grupos de trabajo locales o grupos de hilos que se ejecutan juntos, lo que facilita la sincronización. La sincronización solo se permite dentro del mismo grupo de trabajo, por lo que es fundamental seleccionar las dimensiones locales que permitan la sincronización requerida. En resumen, la dimensión global establece el número de subprocesos o elementos de trabajo para cada ejecución del kernel, mientras que la dimensión local divide la dimensión global en grupos de trabajo que permiten la sincronización. La selección de dimensiones locales adecuadas es crucial para la sincronización, dado que solo puede ocurrir dentro del mismo grupo de trabajo.

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Problemas con las dimensiones locales en OpenCL

Problemas con las dimensiones locales en OpenCL (4)

El video explora varios problemas relacionados con las dimensiones locales en OpenCL, incluidas las limitaciones de sincronización y la utilización del dispositivo. La sincronización está restringida al mismo grupo de trabajo en la GPU, y la sincronización global es costosa y solo se puede usar al final de la ejecución del kernel. Elegir el tamaño correcto del grupo de trabajo local es crucial para evitar desperdiciar hardware, y el orador sugiere seleccionar dimensiones que sean buenos múltiplos del tamaño físico del hardware. El video concluye recomendando un enfoque de prueba y error para encontrar las mejores dimensiones para un rendimiento óptimo.

• 00:00:00 En esta sección, el video explora dos problemas relacionados con la sincronización y la utilización del dispositivo al elegir dimensiones locales en OpenCL. El tamaño del grupo de trabajo local está limitado a 512 subprocesos, hasta 1024, según la complejidad del código, y la sincronización solo puede ocurrir dentro del mismo grupo de trabajo. El video utiliza una aplicación de reducción para demostrar cómo funciona la sincronización y las limitaciones impuestas por el tamaño de los grupos de trabajo. El video atribuye la capacidad de sincronización limitada a las necesidades de escalabilidad de la GPU y el costo de admitir la sincronización arbitraria en otras partes del chip.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explora los problemas con las dimensiones locales en OpenCL. El primer ejemplo muestra cómo el uso de bloqueos de giro puede resultar en un punto muerto debido a la falta de garantías de avance del programador. El video también explica que la sincronización global solo se puede realizar al final de la ejecución del kernel, lo que lo hace costoso y obliga a los programadores a planificar cuidadosamente sus algoritmos. Otro problema es la utilización de dispositivos cuando los tamaños de los grupos de trabajo locales no coinciden con el tamaño de las unidades informáticas. Esto da como resultado el desperdicio de partes del hardware y, para evitar este problema, los programadores deben elegir dimensiones que funcionen bien para el problema y que coincidan bien con el tamaño del hardware.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el ponente analiza los factores que influyen en la elección de las dimensiones locales en OpenCL. Explican que en una GPU, es mejor tener más de 2000 elementos de trabajo en buenos múltiplos del tamaño del hardware físico, como 16 o 3200 para video 64 y AMD. Para las CPU, es mejor tener el doble de núcleos de CPU, pero esto puede variar según los algoritmos que se utilicen. El orador sugiere prueba y error hasta que se logre el mejor desempeño.

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Núcleos informáticos de OpenCL

Núcleos informáticos de OpenCL (5)

El instructor explica que los núcleos OpenCL son código C99 que se utiliza para computación paralela. Los núcleos se ejecutan miles de veces en paralelo y son el ciclo interno de la computación. Las características de OpenCL, como vectores, redondeo y conversión precisos, y funciones intrínsecas garantizan la precisión. Las funciones de utilidad de OpenCL brindan información sobre elementos de trabajo, como ID, dimensiones e ID de grupo, lo que permite la creación de núcleos flexibles que se pueden ajustar. Sin embargo, el uso de las funciones de la biblioteca OpenCL significa sacrificar la preferencia y la precisión porque el reordenamiento de la operación de código paralelo puede afectar la secuencia de ejecución y cambiar los resultados, lo que hace que la ejecución determinista sea imposible en todos los dispositivos.

• 00:00:00 En esta sección, el instructor explica que los núcleos de OpenCL son básicamente solo código C99 y se utilizan para especificar cálculos que se realizarán en paralelo. El código se ejecuta miles de veces en paralelo y es el ciclo interno de la computación. Luego, el instructor da un ejemplo de una función C y cómo se puede ejecutar en paralelo usando núcleos OpenCL. También habla sobre algunas de las características de OpenCL, como los vectores, la capacidad explícita para controlar el redondeo y las conversiones, y las funciones intrínsecas que vienen con precisión garantizada. Las funciones de utilidad de OpenCL también brindan información sobre cada elemento de trabajo, como la identificación del elemento de trabajo, las dimensiones, el número máximo en una dimensión particular y las identificaciones de grupo, lo que ayuda a escribir núcleos flexibles que pueden ser inteligentes para determinar qué trabajo deben hacer. . En general, OpenCL mejora la capacidad de crear código portátil y de alto rendimiento al proporcionar disponibilidad y precisión garantizadas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica el equilibrio entre la preferencia y la precisión al usar las funciones de la biblioteca de cumplimiento de OpenCL. Aunque estas funciones garantizan precisión cuando se prueban, no significa necesariamente que las aplicaciones generarán los mismos resultados en todas las máquinas OpenCL. La razón es que el compilador puede reordenar operaciones en código paralelo, afectando la secuencia de ejecución y posiblemente cambiando los resultados finales. Por lo tanto, aunque se prefiere compilar código en estas funciones de biblioteca, no se puede garantizar la ejecución determinista en todos los dispositivos.

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Arquitectura de tiempo de ejecución de OpenCL

Arquitectura de tiempo de ejecución de OpenCL (6)

El video analiza la arquitectura de la plataforma OpenCL, incluidos sus dispositivos como GPU y CPU conectados a través de un bus de memoria. Los contextos de OpenCL también se explican como agrupaciones de dispositivos dentro de una plataforma, lo que permite una transferencia de datos optimizada entre ellos. Las colas de comandos se introducen como un medio para enviar trabajo a diferentes dispositivos, pero la distribución del trabajo entre dispositivos debe realizarse manualmente, ya que no existe una distribución automática.

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Movimiento de datos en OpenCL

Movimiento de datos en OpenCL (7)

El video analiza el movimiento de datos en OpenCL, donde el orador explica los pasos manuales necesarios para copiar datos entre la memoria del host y la GPU, y la diferencia de velocidad entre la memoria global y la local. La memoria global en la GPU tiene un acceso más rápido, pero la transferencia de datos de la memoria del host a la GPU es lenta. La memoria local en OpenCL puede proporcionar un rendimiento mejorado con un ancho de banda masivo, pero es más difícil de usar que los cachés, ya que requiere una asignación manual. Las GPU Nvidia modernas ofrecen la opción entre administrar manualmente la memoria local o usarla como caché, con el enfoque recomendado para comenzar con un caché antes de optimizar el movimiento de datos locales.

• 00:00:00 En esta sección, el orador explica cómo funciona el movimiento de datos en OpenCL y los pasos manuales necesarios para copiar datos de la memoria del host a la GPU y viceversa. La GPU tiene una memoria global que tiene un acceso mucho más rápido que la memoria del host, pero la transferencia de datos de la memoria del host a la GPU es lenta debido al bus PCIe. La GPU también tiene una memoria local que tiene un ancho de banda masivo y su uso puede mejorar significativamente el rendimiento. Sin embargo, la asignación y copia de datos en la memoria local debe realizarse manualmente en cada unidad de cómputo, lo que la convierte en una tarea engorrosa.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente habla sobre la memoria local en OpenCL, que puede oscilar entre 16 y 48 kilobytes, y cómo puede proporcionar un mayor ancho de banda de miles de gigabytes por segundo. Sin embargo, la memoria local es más difícil de usar que los cachés porque los cachés colocan automáticamente los datos usados más recientemente sin necesidad de asignar diferentes partes de la memoria para diferentes datos, mientras que la memoria local requiere una asignación manual. Las GPU Nvidia modernas permiten elegir entre administrar la memoria local manualmente o usarla como caché, con el enfoque recomendado para comenzar con un caché antes de optimizar el movimiento de datos locales.

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OpenCL Hola mundo

OpenCL Hola mundo (8)

En este video, se explica el proceso de creación de un programa usando OpenCL y enviarlo a un dispositivo GPU. El orador recorre los pasos para construir el programa, crear núcleos y objetos de memoria y copiar datos entre la CPU y la GPU. También explican el proceso de establecer los argumentos y las dimensiones del kernel, ejecutar el kernel y recuperar los resultados de la GPU. El orador señala que los núcleos complicados pueden no brindar un rendimiento óptimo tanto en la CPU como en la GPU y es posible que deban corregirse para mejorar el rendimiento. Comparan el proceso de programación en OpenCL con la resolución de un problema matemático, donde las operaciones se repiten hasta lograr el resultado deseado.

• 00:00:00 En esta sección, el ponente explica los pasos necesarios para configurar OpenCL y crear un programa usándolo. En primer lugar, se deben configurar los dispositivos y las plataformas y se debe crear un contexto para ejecutar comandos. Luego, se crean colas de comandos para enviar el trabajo a diferentes dispositivos. Luego, el código se compila para obtener objetos del núcleo que se pueden enviar a las colas. Los objetos de memoria se crean para intercambiar datos entre dispositivos y los argumentos se configuran para el núcleo. Luego, el núcleo se pone en cola para su ejecución y los datos se copian del dispositivo a la CPU. Finalmente, todos los comandos deben completarse y se implementa una espera para garantizar que los datos se devuelvan como se esperaba. El orador también explica un programa de ejemplo de OpenCL Hello World que calcula el seno de x en paralelo usando dispositivos.
   
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el orador explica el proceso de creación de un programa usando OpenCL y enviarlo a un dispositivo GPU. Comienzan construyendo el programa, lo que lleva más tiempo la primera vez, pero las veces posteriores no. Luego crean un objeto kernel para un kernel particular en el programa llamando a CL create kernel. Después de eso, crean un objeto de memoria, asignan un espacio en el dispositivo y luego copian los datos de la CPU a la GPU usando CL en el búfer de escritura en cola. Luego, el hablante establece los argumentos y las dimensiones del kernel y ejecuta el kernel usando CL en Q nd range kernel. Finalmente, el hablante recupera los resultados de la GPU y espera a que todo termine llamando a CL finish. El orador concluye afirmando que los núcleos complicados pueden no brindar un rendimiento óptimo tanto en la CPU como en la GPU y es posible que deban corregirse para mejorar el rendimiento.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el locutor explica que la programación a menudo implica repetir ciertos comandos hasta lograr el resultado final deseado. Él lo compara con resolver un problema de matemáticas, donde uno haría una serie de operaciones repetidamente hasta llegar a la respuesta correcta. Señala que este proceso es similar cuando se usa OpenCL, donde los comandos de programación se repiten varias veces hasta que se logra el resultado deseado.

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Más características de OpenCL

Más funciones de OpenCL (9)

El video analiza las funciones adicionales de OpenCL, como la consulta de dispositivos, el manejo de imágenes y los eventos. Los usuarios pueden usar el comando cl_get_device_info para conocer detalles sobre sus dispositivos, aunque es posible que estos valores no siempre sean del todo precisos. El soporte nativo de OpenCL para tipos de imágenes 2D y 3D puede ser lento sin soporte de hardware en CPU, pero es acelerado por hardware en GPU. Los eventos son esenciales cuando se trabaja con la ejecución de comandos asincrónicos y varios dispositivos, ya que sirven como señales para diferentes dispositivos que requieren sincronización entre ellos. El orador proporciona un ejemplo del uso de eventos para asegurarse de que el Kernel B espera a que el Kernel A finalice antes de ejecutarse poniendo en cola los kernels con los eventos respectivos, copiando la salida y esperando que los eventos brinden sincronización.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza las características adicionales de OpenCL, que incluyen dispositivos de consulta, manejo de imágenes y eventos de OpenCL. Al consultar los dispositivos con el comando cl_get_device_info, los usuarios pueden encontrar información sobre sus dispositivos, como la cantidad de unidades de cómputo, la frecuencia del reloj, el tamaño de la memoria global y más. Sin embargo, el orador advierte que estos valores pueden no ser tan precisos como se desea. OpenCL admite tipos de imágenes 2D y 3D de forma nativa, que pueden interpolarse linealmente, envolverse alrededor de los bordes o sujetarse en los bordes. Si bien estas características son aceleradas por hardware en las GPU, son lentas en las CPU sin soporte de hardware. Finalmente, los eventos son importantes cuando se trabaja con la ejecución de comandos asincrónicos y múltiples dispositivos, ya que las señales para diferentes dispositivos son asincrónicas entre sí, lo que requiere sincronización entre ellos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica los eventos y su uso en OpenCL. Cada comando de poner en cola tiene tres cosas al final que son el número de eventos en la lista, la lista de espera y los eventos devueltos. Permiten a los usuarios devolver un evento para rastrear y averiguar si el kernel está listo, hacer que otras cosas esperen a que el kernel finalice e incluso obtener información de perfil. El orador brinda un ejemplo del uso de eventos para asegurarse de que el kernel B en la GPU espere a que el kernel A en la CPU finalice y copie su salida en la GPU antes de ejecutarse. Implica poner en cola el kernel con un evento, hacer una copia, esperar ese evento y hacer que el segundo kernel espere la copia para garantizar la sincronización.

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OpenCL Performance Tips and Summary

OpenCL Performance Tips and Summary (10)

The video discusses tips for optimizing OpenCL performance, which includes minimizing data transfers, optimizing memory access, using producer-consumer kernels, and utilizing vectors and fast math functions. The speaker highlights that applications suitable for GPUs should be data parallel, computationally intensive, avoid global synchronization, comfortable with single precision, and manageable with small caches. If experiencing poor performance with OpenCL, it may be necessary to reconsider the algorithm and optimize memory locality, shared or local memory, and avoid unnecessary synchronization between work items.

• 00:00:00 In this section, the speaker discusses tips for optimizing OpenCL performance, including minimizing data transfers between CPU and GPU by keeping data on the device as long as possible, and using producer-consumer kernel chains. The speaker also emphasizes the importance of optimizing memory access by optimizing for memory coalescing and managing local memory on GPUs. Additionally, the speaker notes that the use of vectors can improve performance on certain hardware, and using fast or native variants of certain math functions can result in a significant speed boost. Lastly, the speaker discusses the characteristics of applications that are a good match for GPUs, including being data parallel, computationally intensive, not requiring global synchronization, comfortable with single precision, and manageable with small caches.
  
  
• 00:05:00 In this section, the speaker suggests that if you are experiencing poor performance with OpenCL, you may need to reconsider your algorithm and choose one that fits better with the parallel processing pattern. This may involve changing the order or structure of your code to optimize memory locality, utilizing shared memory or local memory, and avoiding unnecessary synchronization between work items.