OpenCL:MQL5での内部実装テスト - ページ 65

 
fyords: レポートで、右クリック「表示」、新しいウィンドウ「クエリ」ボタンで、ログが正しく時間表示され、見やすくなりました(私の場合)。

ありがとうございます、レポートを開いていることに気づきませんでした。

得るものはさらに大きかった。

驚きました。これが80円以下の格安カードなのです。だから、NVidiaはドライバに本格的に取り組んだのです。

 

そして、新しい結果がこちらです。

2012.06.01 09:25:23     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     ========================================
2012.06.01 09:32:25     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     CPU time = 421203 ms
2012.06.01 09:32:25     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Соunt indicators = 16; Count history bars = 144000; Count pass = 12800
2012.06.01 09:32:25     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Result on Cpu МахResult==1.2809 at 9448 pass
2012.06.01 09:32:25     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     -------------------------
2012.06.01 09:32:28     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Device number = 0
2012.06.01 09:32:39     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     GPU time = 11263 ms
2012.06.01 09:32:39     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     CpuTime/GpuTime = 37.39705229512563
2012.06.01 09:32:39     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Result on Gpu МахResult==1.2809 at 9448 pass
2012.06.01 09:32:39     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     ------------
2012.06.01 09:32:39     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Device number = 1
2012.06.01 09:32:40     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     GPU time = 998 ms
2012.06.01 09:32:40     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     CpuTime/GpuTime = 422.0470941883768
2012.06.01 09:32:40     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     Result on Gpu МахResult==1.2809 at 9448 pass
2012.06.01 09:32:40     ParallelTester_00-01 x_new_cycle (EURUSD,D1)     ------------

わかったのは、1.純粋なCPU、2.OpenCLを搭載したCPU、3.OpenCLを使ったGPU?

そして、やはり422です。

Mathemat:

驚きました。80ドル以下の格安カードですからね。だから、NVidiaはドライバにとても力を入れています。

そして、汚れから富を得ることに、私はどれほど驚いていることか。NVidiaはこのフォーラムを読んで、同様のテストを行い、バグを見つけては修正しているという印象があります。

もし、テスターが シミュレーションする対象を選ぶことができれば、つまり、強制的にコードを書く必要がなければ、それはとても良いことだと思います。それでも、7分に対して1秒(動画が許可されていない、または利用できない場合は11秒)はパワーです。

 
小さな誤差の範囲内でテストを実行するには、一連の測定を実行して結果を平均化するか、極限値を破棄する方法があります。しかし、もちろん、結果を安定させるためには計算量を増やした方が良い。

最近のOSや本当にマルチコアプロセッサは、GetTickCountによる 計測値のばらつきの問題を真剣に取り除いている。私が最初にコメントしたのは、あくまでも「GetTickCountの平均誤差は少なくとも数十ms」という誤った記述についてです。
 
インテル® プロセッサーをお持ちのお客様へnVidiaドライバ301.42をインストールすると、CPU用のOpenCLドライバが自動的にインストールされます。

をレジストリに登録すると、このようになります。

[HKEY_LOCAL_MACHINE⇄SOFTWARE⇄Khronos⇄Vendors]
"nvcuda.dll"=dword:00000000
"amdocl.dll"=dword:00000000
"amdocl64.dll"=dword:00000000

"IntelOpenCL64.dll"=dword:00000000

Intelのネイティブドライバ(緑色で表示)と比較して、約1.5倍(赤色で表示)遅くなっています。

対応するレジストリ値を削除してもかまいませんが、念のためブランチを保存しておいてください。

 

管理者様へしばらくこの掲示板を見ていなかったので、この点を見逃していたかもしれません。

クラウドのニーズに合わせてビデオカードを降ろすという実装はあるのでしょうか?

 
ilovebtc:

管理者様へしばらくこの掲示板を見ていなかったので、この点を見逃していたかもしれません。

クラウドのニーズに合わせて、ビデオカードの入れ替えの実装はあるのでしょうか?

ほぼ完成https://www.mql5.com/ru/forum/23/page15#comment_201948

19. MetaTester: テストエージェントでOpenCLプログラムを使用するためのサポートを追加しました。

OpenCL プログラムは、OpenCL 1.1以上をサポートするビデオカードで計算を行うためのものです。最近のビデオカードには、入力されたデータに対して簡単な数学的演算を同時に実行できる小型の専用プロセッサが数百個搭載されている。 OpenCL言語は、このような並列計算の構成を引き受け、ある種のタスクに対して大きなスピードアップを実現するものである。
テスト終了後、分散ネットワークでOpenCLを有効にします。
 
fyords: 私の理解では、1.純粋なCPU、2.OpenCLを搭載したCPU、3.OpenCLを使ったGPU?

はい、その通りです。

添付のスクリプトを実行し、結果を投稿していただけませんか?本当に面白いです。

桁数が多くても怖がらないでください。計算の正しさをチェックするために存在するだけです。

また、スクリプトはすべてのデバイスを通過する。主な作業は、2つの大きな行列を掛け合わせることです。

設定はコード内でのみ変更可能です。この行の行列の線形サイズ_size。

#define _size       2000

メモリが足りなくなった場合のみ変更してください。その兆候として、ディスクリートGPUで実行したときの配列の数値の不一致があります。数値の差が10^(-4)以上であれば、それは明らかなエラーとなります。でも、メモリは十分あるようですね。

ファイル:
 

例えば、私は1280のストリームプロセッサを持つRadeon 6930グラフィックカードを持っています。エージェントリストにはどのように表示されるのでしょうか?1デバイスとして、または全1280個。

それだけで10プロセッサーの何倍もの速度があり、ボーナスは1デバイスを追加した分ではありません。

 
Mathemat:

添付のスクリプトを実行して、結果を表示していただけませんか?本当に面白いです。

いや、つまらなくはないです。私自身も気になっています。設定は何も変えていない。

2012.06.02 09:28:27     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) =======================================
2012.06.02 09:28:27     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) OCL martices mul:         ROWS1 = 2000; COLSROWS = 2000; COLS2 = 2000
2012.06.02 09:30:31     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) CPUTime = 124.504
2012.06.02 09:30:31     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) ---------------
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) read = 4000000 elements
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) Device = 0: time = 2.824 sec.
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) CPUTime / GPUTotalTime = 44.088
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1968,1939 ) = -5.27639246;    thirdCPU[ 1968,1939 ] = -5.27639246;    buf[ 1968,1939 ] = -5.27639198
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 585,810 ) = 3.74615073;    thirdCPU[ 585,810 ] = 3.74615073;    buf[ 585,810 ] = 3.74614906
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1131,1732 ) = -4.46934557;    thirdCPU[ 1131,1732 ] = -4.46934557;    buf[ 1131,1732 ] = -4.46934605
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 587,999 ) = -4.46048546;    thirdCPU[ 587,999 ] = -4.46048546;    buf[ 587,999 ] = -4.46048260
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 983,1903 ) = 3.42076445;    thirdCPU[ 983,1903 ] = 3.42076445;    buf[ 983,1903 ] = 3.42076564
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1927,313 ) = 5.62960339;    thirdCPU[ 1927,313 ] = 5.62960339;    buf[ 1927,313 ] = 5.62960196
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 355,1897 ) = 5.86679220;    thirdCPU[ 355,1897 ] = 5.86679220;    buf[ 355,1897 ] = 5.86678505
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1455,1651 ) = -3.67937088;    thirdCPU[ 1455,1651 ] = -3.67937088;    buf[ 1455,1651 ] = -3.67936754
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1207,856 ) = 1.30920172;    thirdCPU[ 1207,856 ] = 1.30920172;    buf[ 1207,856 ] = 1.30920100
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1699,575 ) = 2.55669522;    thirdCPU[ 1699,575 ] = 2.55669522;    buf[ 1699,575 ] = 2.55669498
2012.06.02 09:30:38     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) ________________________
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) read = 4000000 elements
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) Device = 1: time = 1.514 sec.
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) CPUTime / GPUTotalTime = 82.235
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 407,514 ) = -3.69270682;    thirdCPU[ 407,514 ] = -3.69270682;    buf[ 407,514 ] = -3.69270515
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1421,1902 ) = -7.43944120;    thirdCPU[ 1421,1902 ] = -7.43944120;    buf[ 1421,1902 ] = -7.43943167
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1197,1072 ) = -1.49989450;    thirdCPU[ 1197,1072 ] = -1.49989450;    buf[ 1197,1072 ] = -1.49989557
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1249,1056 ) = -0.22817086;    thirdCPU[ 1249,1056 ] = -0.22817086;    buf[ 1249,1056 ] = -0.22817032
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 385,1856 ) = 3.88903213;    thirdCPU[ 385,1856 ] = 3.88903213;    buf[ 385,1856 ] = 3.88902068
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 952,488 ) = 0.37963703;    thirdCPU[ 952,488 ] = 0.37963703;    buf[ 952,488 ] = 0.37963703
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 345,1572 ) = 2.28500485;    thirdCPU[ 345,1572 ] = 2.28500485;    buf[ 345,1572 ] = 2.28500390
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1928,468 ) = -1.35805547;    thirdCPU[ 1928,468 ] = -1.35805547;    buf[ 1928,468 ] = -1.35805535
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1881,1968 ) = -3.12033391;    thirdCPU[ 1881,1968 ] = -3.12033391;    buf[ 1881,1968 ] = -3.12033129
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) sum( 1454,575 ) = 5.97233009;    thirdCPU[ 1454,575 ] = 5.97233009;    buf[ 1454,575 ] = 5.97232151
2012.06.02 09:30:42     vect_v2_all_devices (EURUSD,D1) ________________________

ただ、どの数字も理解できない。説明できますか?まあ、少なくとも指の上では、良いのか悪いのか?デバイスによって違うし、小数点以下5〜6桁の線もすでに場所によって違う。

反復操作の多重テストであり、最終的な時間は各デバイスの平均値である、ということが分かったと思います。そうだろ?

 
fyords: ただ、この数字からは何も理解できない。説明できますか?指先だけ:良いのか悪いのか?デバイスによって違うし、小数点以下5〜6桁の線もすでに場所によって違う。
sum( 407,514 ) = -3.69270682;    thirdCPU[ 407,514 ] = -3.69270682;    buf[ 407,514 ] = -3.69270515

これはあくまでチェックデジットです。インデックスはランダムに選ばれており、計算が正しいことを確認するためのランダムチェックである。さて、ここで、出来上がった行列の400万要素すべてをチェックした結果を印刷するわけにはいきませんよね?

繰り返しの操作で多重テストを行い、最終的な時間は各デバイスの平均値となる、というのがわかった気がします。そうだろ?

いいえ、これは2つの大きな行列の掛け算を1つの操作で行っているのです。

パフォーマンス数値の面では:このカードとしては非常に良い。さて、私の結果です。デバイス(下から上 -初期化順)。

2012.06.02 05:49:25     OpenCL  CPU: GenuineIntel  Intel(R) Pentium(R) CPU G840 @ 2.80 GHz with OpenCL 1.2 (2 units, 2793 MHz, 8040 Mb, version 2.0 (sse2))
2012.06.02 05:49:25     OpenCL  GPU: Advanced Micro Devices, Inc. ATI RV770 with OpenCL 1.0 (10 units, 780 MHz, 512 Mb, version CAL 1.4.1720)
2012.06.02 05:49:25     OpenCL  CPU: Intel(R) Corporation  Intel(R) Pentium(R) CPU G840 @ 2.80 GHz with OpenCL 1.1 (2 units, 2800 MHz, 8040 Mb, version 1.1)

つまり、最初はIntelのCPUとIntelのOCLエンジン、次に私の恐竜HD 4870、そして再び流石にAMDのエンジンを搭載しています。スクリプトです。

2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) ________________________
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1477,98 ) = -5.84002066;    thirdCPU[ 1477,98 ] = -5.84002066;    buf[ 1477,98 ] = -5.84001255
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1339,1186 ) = 0.59214997;    thirdCPU[ 1339,1186 ] = 0.59214997;    buf[ 1339,1186 ] = 0.59215009
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1410,1861 ) = -0.27033439;    thirdCPU[ 1410,1861 ] = -0.27033439;    buf[ 1410,1861 ] = -0.27033412
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1282,459 ) = -0.87189484;    thirdCPU[ 1282,459 ] = -0.87189484;    buf[ 1282,459 ] = -0.87189591
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 710,1645 ) = 4.86117268;    thirdCPU[ 710,1645 ] = 4.86117268;    buf[ 710,1645 ] = 4.86116362
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 526,938 ) = 0.94805324;    thirdCPU[ 526,938 ] = 0.94805324;    buf[ 526,938 ] = 0.94805157
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 914,489 ) = 5.58242941;    thirdCPU[ 914,489 ] = 5.58242941;    buf[ 914,489 ] = 5.58243275
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 811,257 ) = -1.11584055;    thirdCPU[ 811,257 ] = -1.11584055;    buf[ 811,257 ] = -1.11583853
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 318,498 ) = 1.62952971;    thirdCPU[ 318,498 ] = 1.62952971;    buf[ 318,498 ] = 1.62952805
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 648,1434 ) = -5.57316303;    thirdCPU[ 648,1434 ] = -5.57316303;    buf[ 648,1434 ] = -5.57315731
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) CPUTime / GPUTotalTime = 29.879
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) Device = 2: time = 3.105 sec.
2012.06.02 07:38:19     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) read = 4000000 elements
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) ________________________
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 684,439 ) = 0.21124490;    thirdCPU[ 684,439 ] = 0.21124490;    buf[ 684,439 ] = 0.21124732
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 795,204 ) = -1.68047857;    thirdCPU[ 795,204 ] = -1.68047857;    buf[ 795,204 ] = -1.68047154
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 579,1503 ) = 2.46559286;    thirdCPU[ 579,1503 ] = 2.46559286;    buf[ 579,1503 ] = 2.46558809
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 675,1504 ) = 0.44935751;    thirdCPU[ 675,1504 ] = 0.44935751;    buf[ 675,1504 ] = 0.44935691
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1251,1415 ) = -2.85569835;    thirdCPU[ 1251,1415 ] = -2.85569835;    buf[ 1251,1415 ] = -2.85569715
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 204,1755 ) = 0.31420049;    thirdCPU[ 204,1755 ] = 0.31420049;    buf[ 204,1755 ] = 0.31420231
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1999,74 ) = -2.22978306;    thirdCPU[ 1999,74 ] = -2.22978306;    buf[ 1999,74 ] = -2.22977948
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 436,657 ) = 0.59192652;    thirdCPU[ 436,657 ] = 0.59192652;    buf[ 436,657 ] = 0.59192693
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 967,922 ) = -4.91348410;    thirdCPU[ 967,922 ] = -4.91348410;    buf[ 967,922 ] = -4.91348314
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1489,1175 ) = -2.48868656;    thirdCPU[ 1489,1175 ] = -2.48868656;    buf[ 1489,1175 ] = -2.48868561
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) CPUTime / GPUTotalTime = 179.795
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) Device = 1: time = 0.516 sec.
2012.06.02 07:38:15     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) read = 4000000 elements
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) ________________________
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 303,1215 ) = -7.46387863;    thirdCPU[ 303,1215 ] = -7.46387863;    buf[ 303,1215 ] = -7.46388054
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1173,1406 ) = -5.64940453;    thirdCPU[ 1173,1406 ] = -5.64940453;    buf[ 1173,1406 ] = -5.64940882
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1617,1405 ) = -0.98162729;    thirdCPU[ 1617,1405 ] = -0.98162729;    buf[ 1617,1405 ] = -0.98162866
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 760,1003 ) = -0.97699410;    thirdCPU[ 760,1003 ] = -0.97699410;    buf[ 760,1003 ] = -0.97699606
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 679,793 ) = -5.41226530;    thirdCPU[ 679,793 ] = -5.41226530;    buf[ 679,793 ] = -5.41227150
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1345,1865 ) = 0.95630527;    thirdCPU[ 1345,1865 ] = 0.95630527;    buf[ 1345,1865 ] = 0.95630503
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1289,1659 ) = -3.82919979;    thirdCPU[ 1289,1659 ] = -3.82919979;    buf[ 1289,1659 ] = -3.82920074
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1216,1759 ) = 4.87398672;    thirdCPU[ 1216,1759 ] = 4.87398672;    buf[ 1216,1759 ] = 4.87398672
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1268,1060 ) = 2.78621030;    thirdCPU[ 1268,1060 ] = 2.78621030;    buf[ 1268,1060 ] = 2.78621435
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) sum( 1686,577 ) = -4.36586094;    thirdCPU[ 1686,577 ] = -4.36586094;    buf[ 1686,577 ] = -4.36585188
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) CPUTime / GPUTotalTime = 22.783
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) Device = 0: time = 4.072 sec.
2012.06.02 07:38:14     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) read = 4000000 elements
2012.06.02 07:38:10     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) ---------------
2012.06.02 07:38:10     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) CPUTime = 92.774
2012.06.02 07:36:37     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) OCL martices mul:         ROWS1 = 2000; COLSROWS = 2000; COLS2 = 2000
2012.06.02 07:36:37     vect_v2_all_devices (EURUSD,H1) =======================================
Документация по MQL5: Основы языка / Переменные / Создание и уничтожение объектов
Документация по MQL5: Основы языка / Переменные / Создание и уничтожение объектов
  • www.mql5.com
Основы языка / Переменные / Создание и уничтожение объектов - Документация по MQL5