MetaTrader 5 Python User Group - メタトレーダーでPythonを使用する方法 - ページ 23

 
Lyuk:


ただ、悲しいのは、この15年間で数字計算が12倍くらいしか加速していないことです。最近のCPUはもっと速いと思っていたのですが。

私は古いi7-3770Kを持っています、それは7年前のものです。今のCPUはもっと速い。

 
Roman:

私は古いi7-3770Kを持っています、それは7年前のものです。最近のCPUは高速化されている。

残念なことに、あなたの3770Kは簡単に4.8Ghzまでオーバークロックされ、それはより古代の2600Kになる場合でも、あなたはオーバークロックのための楽園に達するだろう、全体のポイントは、冷却問題につながるCPUサイズを縮小する傾向がある。例えば6xxxはオーバークロックが問題になっているくらいです。ユーザーにとっては、最新のi9がXeonに近くなった以外は、全体的にスペックに大きな変化はなかったと思います。Xeonの利点は、一般消費者向けのCPUと比較してエネルギー効率が高いことです。したがって、あなたの3770kは一般ユーザーにとってはまだごく普通です

 
プロセッサテストに関するスレッドが あり、筆者がうまく統計をとっている。
ご興味のある方は、プロセッサのテストをしてみてください。
Оцениваем ядра CPU для оптимизации
Оцениваем ядра CPU для оптимизации
  • 2019.08.09
  • www.mql5.com
Предлагаю собрать статистику по производительности разных процессоров с целью оценки их эффективности для работы тестера стратегий в режиме оптимиз...
 

AMD FX 2コアのWindows7 32bit仮想マシンで テストしました。

mql5では6秒でした。

あるスレッドでPythonでは2.5秒だったそうです。

それはかなり速いですね 、1つのスレッドでI7のあなたよりも速いです、すごいですね。

どうやらjitコンパイラはAMDの方がよく動くようで、あるいはAMDの方がこのような作業には向いているようです。

 
つまり、jitコンパイラを使ったPythonは、C言語(mql)に2倍の差をつけているのです!最新の8コアプロセッサで実行すれば、マルチスレッドであるため、C言語に8倍の差をつけているのです。

さて、通常のテストは、IEEE標準に正確に準拠するためにpythonに許可され(fastmath=true)、その後、あなたは同様にsyshkaに-Ofastを滑らせる必要があります。そして、OpenMPがあり、それを使ってループを並列化する - [a couple of extra lines](https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/au-aix-openmp-framework/index.html).

抽象画のファン...pythonの上に別のアドオンがあったらどうする?もう一人いたらどうする?仮想マシン 仮想マシンのバイトコードにコンパイルする。

 

残念ながら、数え切れないほどのアルゴリズムが並列分解可能である。

円周率計算の例は、このような合成テストのデモンストレーションに過ぎない。C++のOpenMPでも同じような方法がとられています。MQL5ではOpenCLでさらに高速に行うことができます。

 

そんなループの並列化パラメータをVisual Studioで発見しました。
このようなディレクティブをmqlにも実装することは可能でしょうか?
それとも、mqlのループはデフォルトで並列化されているのでしょうか?

対

 
Roman:

そんなループの並列化パラメータをVisual Studioで発見しました。
このようなディレクティブをmqlにも実装することは可能でしょうか?
それとも、mqlのループはデフォルトで並列化されているのでしょうか?

私はこの10年間、Visual Studioで このパラメータの使用を確認することができませんでした(その他も同様)。ループ展開報告のフラグを全てONにした状態でも

それは単にうまくいかなかっただけで、並列化できる可能性がたくさんある大規模なプロジェクトでもうまくいかないのです。ループを手動でマーキングするダイレクトOpenMPのみが動作します。

MQL5では、ループは並列化されていません。

 
Renat Fatkhullin:

残念ながら、数え切れないほどのアルゴリズムが並列分解可能である。

円周率計算の例は、このような合成テストのデモンストレーションに過ぎない。C++のOpenMPでも同じような方法がとられています。MQL5ではOpenCLでさらに高速に行うことができます。

完璧に並行する計算をブログに掲載しました。残念ながら、OpenCLの情報は、私が持っているよりもはるかに高い能力を必要とするレベルのものです。

OpenCLの実装と高速化の結果の簡単な例(ブログのようなもの)を見てみたいです。

 
fxsaber:

完璧に並行する計算をブログに掲載しました。残念ながら、OpenCLの情報は、私が持っているよりもはるかに高い能力を必要とするレベルのものです。

OpenCLの実装と高速化の結果の簡単な例(ブログのようなもの)を見てみたいです。

OpClの話題から外れますが、Pythonの話題です。

視覚的に類似したケースもかなり定義されている(インクリメンタルディストリビューション)

グループ0-6時間(GMT+2による)に注意してください。

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