OpenClとそのためのツール。レビューとインプレッション - ページ 10

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tara:

ありがとうございます、拝見しました。手を差し伸べる。明日、読みます。
こちらの記事もご覧ください：与えられたマジックナンバーによる集計位置のボリュームを計算する最適な方法。また、重宝されることでしょう。
 
tol64:
この記事を読む:与えられたマジックナンバーによって集約されたポジションのボリュームを計算する最適な方法。これも非常に便利でしょう。


ありがとうございます、見てみます。

最適な方法というのは存在しないのです。すみません :)

 
tara:


ありがとうございます、見てみます。

最適な方法というのは存在しないのです。すみません :)

謝らないでください。全ては相対的なものです。:)
 

ハードウェアに関する重要な注意事項、OpenCLのためのPCI-Eバス速度はこちら。

https://www.mql5.com/ru/forum/6042/page6


ここにはCUDAに関するビデオ資料がたくさんあります。

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/docs/GTC09Materials.htm

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/docs/GTC_2010_Archives.htm

この積み重ねの中で、CUDAとOpenCLのプログラミングの変化を理解するために最も簡単で重要なのは、CUDAのリーダーの一人によるあまり知られていないビデオ講義です。

ジェイソン・サンダース

番号付き

gtc 2010 - 2131

(...は、ビデオへの直接リンクが見つかりません、英語のPDFアウトラインは、ウェブ上で簡単に検索できます ...ファウンド）

http://us.download.nvidia.com/downloads/GTC_Videos/flvs/2131_GTC2010.mp4

http://us.download.nvidia.com/downloads/GTC_Videos/flvs/2131_GTC2010.flv

http://www.nvidia.com/content/GTC-2010/pdfs/2131_GTC2010.pdf

以下はロシア語の要旨です。

http://sporgalka.blogspot.com/2011/10/cuda.html

 
クーダが全てです。 しかし、原理的には、プログラミング技術は多かれ少なかれ崩れるものです。ひどいものは何もなさそうだ。ありがとうございます。
 
そう、最適化の中に飛び込んで、二度と出てこられないこともあるのです。
 
TheXpert:
そうです。最適化に真っ向から飛び込んで、二度と抜け出せないこともあるのです。


これらの最適化のプロセスに、真っ先に飛び込んでみたいですね。でも、多少なりとも安定したものが私のアカウントに垂れ流されると、カッコイイと思います。だから、当分は白い筋が入るまで、このお菓子は全部おあずけだよ。機会があれば、すぐにでも、100CPUクラスタのラックを自分で用意したいですね。そんな感じです。

 

オフトピック

それは面白いですね。まだ必要ないのですが、私自身もより良いグラフィックカードを探し始めました（選択肢はHD 6790、6850、6930）。

精神病に違いない。

こんな真面目な話題で反射的に申し訳ないです。

 
Renat:

デュアルコアで2000エージェントのMQL5 Cloud Networkを試されましたか？

それとも、ローカルで1パスだけ実行して、それで休んでいたのでしょうか？

数百倍、数千倍という単純な高速化を実現したのは、MQL5クラウドネットワークのおかげです。GPUなしで、どのExpert Advisorでも。MQL5 Cloud Networkを使った計算の高速 化の例を動画で紹介します。


数千のエージェントをボタン一つで瞬時に上げ（ウォームアップ時間は20～30秒程度）、高速にタスクを計算することを可能にしました。何百時間もかけるのではなく、本当に30分もあればできてしまうのです。

しかも、価格は誰でも確認でき、MQL5.comで登録した人にはもれなく2ドルのボーナスがつくという、とんでもないものです。

これは本当の革命です。今では、どんなユーザーでも、クルーデスを使うことでほとんど全てのスーパーコンピュータを肩代わりすることができる。そして、GPUの導入（金曜日にビルドが公開される予定）により、スーパーコンピュータを群れで倒すことが可能になる。


単純なケースであれば十分な性能（というか自分を納得させる）。膨大で細かい計算をするには、性能は到底足りません。

MT4とMT5のテスターを比較する際の間違いは、多通貨を正確にテストするためのディテールと能力が大きく異なることに人々が目をつぶっていることです。

ハードへの依存の間違いだろ。

  • MT5は32ビットと64ビットの両方のアーキテクチャをサポートしています（64ビット版の方が実際に高速で強力です）。
  • MT5ではすべてのローカルコアを使用
  • MT5は、リモートエージェント（32ビット、64ビット）を使用します。
  • MT5では、ノートパソコンが数千倍の性能を持つコンピューターから計算結果を受け取る際に、MQL5クラウドネットワークを利用しています。
  • MT5はハードウェアに依存しないOpenCLを採用しており、様々なGPUプロセッサーと連携可能です

自分が間違っていることを明確に認識した上で、あからさまな希望的観測をしているのですね。


私はGPUの擁護者ではありませんが（長い間、率直に反対してきました）、あなたの結論は間違っています。

開発者がまだこの方向に信じていないので、GPUのためのソフトウェアはありませんが、特定のハードウェアに神話上のバインディングへの繰り返しの参照はありません。良識のために、OpenCLとは何か、何のために発明されたのか（ハードウェアやプラットフォームに依存しない）くらいは読んでおいたほうがいいでしょう。

企業は、惰性と確立されたプロセスのために、ソフトウェアレンダリングを使用せざるを得ないだけです。企業にソフトウェアを変更させるのは大変なことで、今後3～5年間は不可能な場合が多い。この3年間のGPUの飛躍と、その作者による普遍化の強調がはっきりと見えることから、結果の向上だけでなく、新機能の追求も積極的に行うことが妥当であると考えます。


私たちも長い間待ち、批判し、反対してきましたが、その時が来ました。

そして、「ハードウェアに依存するソフトウェア」についての再確認は、今回で3回目となる。

 
由良さん、前の記事のどこに答えがあるんですか？過去にさかのぼって違いを探そうとは思いません。
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