2016년 말에 이미 대상 시스템에 OpenCL이 있는지에 대해 베팅하는 것이 가능하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
GPU가 없더라도 OpenCL은 모든 코어를 사용하여 CPU에서 실행됩니다. 장치 세트는 다음과 같습니다.
OpenCL Device # 0 : GPU Advanced Micro Devices, Inc. Hawaii with OpenCL 2.0 ( 44 units, 1080 MHz, 8192 Mb, version2117.13 (VM), rating 1760 ) OpenCL Device # 1 : CPU GenuineIntel Intel(R) Xeon(R) CPU E5- 2690 v3 @ 2.60 GHz with OpenCL 1.2 ( 24 units, 2598 MHz, 32680 Mb, version2117.13 (sse2,avx), rating 85 )
단말기는 성능 등급에 따라 가장 빠른 장치를 자동으로 선택합니다. CLContextCreate 함수를 통해 장치를 수동으로 선택할 수도 있습니다.
불행히도 Windows XP에서는 OpenCL을 잊어버려야 합니다. 그리고 일반적으로 약 32비트 운영 체제 - 2017년이 코앞입니다.
더 당혹스러운 것은 본질적으로 OpenCL 표준을 방해하고 OpenCL 2.0을 구현하지 않는 Nvidia입니다. 먼저 OpenCL 1.2(현재는 OpenCL 2.0) 구현을 방해했습니다. 그녀는 전체 커뮤니티에 피해를 주는 CUDA 구현을 홍보하기 위해 이 작업을 수행합니다.
또한 Nvidia는 수학에서의 사용을 제한하고 특수 카드(Tesla)의 구매를 장려하기 위해 의도적으로 게임 카드의 정확도를 낮춥니다.
이러한 배경에서 AMD는 분명히 더 빠른 수학 계산(AMD의 광부 농장이 일반적으로 수집)뿐만 아니라 공개 표준 전략(많은 것을 공개하고 대중에게 홍보)으로 인해 유리해 보입니다. AMD 카드에 OpenCL 2.0이 도입되면서 이 사양은 CUDA의 기능에 매우 가까워졌고 이제 CUDA에 의존하는 것은 의미가 없습니다.
예, 저는 OCL에 약간 익숙합니다. 알고 있습니다. 따라서 전체 어드바이저를 맵에 로드할 필요가 없으며 병렬 코드의 섹션이 로드되도록 둡니다. 일반적으로 전체 코드의 백분율입니다.
NVIDIA 780GTX가 있는 경우 최적화(Core i5, 8개 코어 - 8개 에이전트) 중에 CPU 코어만 보이는 이유는 무엇입니까?
코드에서 OpenCL을 사용합니까?
대부분의 경우 코드를 그래픽 카드에 로드해야 한다고 생각할 것입니다. 사실이 아닌 것.
모든 것이 어떻게 작동하는지 자세히 설명되어 있는 MetaTrader 5의 OpenCL에 대한 기사를 읽는 것이 좋습니다.
상당한 가속을 얻으려면 전체 어드바이저를 GPU로 보내야 하지만 이를 위해서는 자체 테스터를 작성해야 합니다.
다음은 거래 로직, OCL 코드가 있는 신경망 인 테스터의 예입니다.
//Функция для ядра
string GPU_kernel( int hl1NeuronCount,
int hl2NeuronCount,
int sampleCount,
int signalCount)
{
return
(
"#define HL1Count " + ( string )hl1NeuronCount + " \r\n"
"#define HL2Count " + ( string )hl2NeuronCount + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define NeuronSensitivity " + ( string )NeuronSensitivity_P + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define sampleCount " + ( string )sampleCount + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define signalCount " + ( string )signalCount + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define StrArrSaSize " + ( string )( sizeof (ArrSample) / sizeof ( float )) + "\r\n"
"typedef struct{float C[StrArrSaSize];} ArrSa; \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define StrArrWeSize " + ( string )( sizeof (ArrWe) / sizeof ( float )) + " \r\n"
"typedef struct{float C[StrArrWeSize];} ArrWe; \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define StrArrCrSize " + ( string )( sizeof (ArrCr) / sizeof ( float )) + " \r\n"
"typedef struct{float C[StrArrCrSize];}ArrCr; \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define Spread " + ( string )(Spread_P * Point ()) + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
"#define Point " + ( string ) Point () + " \r\n"
"#define SL " + ( string )(StopLoss_P * Point ()) + " \r\n"
"#define TP " + ( string )(TakeProfit_P * Point ()) + " \r\n"
//------------------------------------------------------------------------------------
" \r\n"
"__kernel void Work(__global ArrSa *Sample, \r\n"
" __global ArrWe *Weights, \r\n"
" __global ArrCr *Result) \r\n"
"{ \r\n"
" int thread = get_global_id(0); \r\n"
" \r\n"
" //------------------Переменные нейронной сети---------------------------------\r\n"
" float nHL1 [HL1Count]; // Нейроны первого скрытого слоя \r\n"
" float nHL2 [HL2Count]; // Нейроны второго скрытого слоя \r\n"
" ArrWe parametr = Weights[thread]; // Параметры системы \r\n"
" int cnt_W = 0; // счетчик весов \r\n"
" float out = 0.0; // выход сети \r\n"
" \r\n"
" //-------------------Переменные для торговли----------------------------------\r\n"
" float temp = 0.0; // для временного хранения чего нибудь \r\n"
" \r\n"
" //---параметры цены \r\n"
" float priceASK = 0.0; // текущая Ask цена \r\n"
" float priceBID = 0.0; // текущая Bid цена \r\n"
" float pricePrevHighASK = 0.0; // максимум предыдущей свечи Ask \r\n"
" float pricePrevHighBID = 0.0; // максимум предыдущей свечи Bid \r\n"
" float pricePrevLowASK = 0.0; // минимум предыдущей свечи Ask \r\n"
" float pricePrevLowBID = 0.0; // минимум предыдущей свечи Bid \r\n"
" \r\n"
" float posType = 0.0; // тип сделки: \r\n"
" // 1.0 - buy, \r\n"
" //-1.0 - sell; \r\n"
" // 0.0 - нет открытой сделки \r\n"
" float posPriceClose = 0.0; \r\n"
" float posPriceClosePrevHi = 0.0; \r\n"
" float posPriceClosePrevLo = 0.0; \r\n"
" \r\n"
" //-----------------Текущие показатели позиции---------------------------------\r\n"
" float posPriceSL = 0.0; // цена StopLoss открытой сделки \r\n"
" float posPriceTP = 0.0; // цена TakeProfit открытой сделки \r\n"
" \r\n"
" //--------------------Статистика торговли-------------------------------------\r\n"
" int StTradeProfitCount = 0; // кол-во приб. сделок \r\n"
" int StTradeLossCount = 0; // кол-во уб. сделок \r\n"
" \r\n"
" int StTradeLossSeries = 0; // текущая серия убыточных ордеров \r\n"
" int StTradeMaxLossSer = 0; // самая длинная серия уб.ордеров \r\n"
" \r\n"
" //-----------------------Тут прогон по истории--------------------------------\r\n"
" for(int hist = 0;hist < sampleCount;hist++) \r\n"
" { \r\n"
" cnt_W = 0; \r\n"
" //---------------Обработаем первый скрытый слой-----------------------------\r\n"
" //Добавим смещение точек насыщения нейрона: (+b) \r\n"
" for(int u = 0;u < HL1Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL1[u] = parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" //Сумма произведений нейронов предыдущего слоя и их весов: \r\n"
" // (+w1*x1+...+wn*xn) для каждого нейрона \r\n"
" for(int u = 0;u < HL1Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" for(int i = 0;i < signalCount;i++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL1[u] += Sample[hist].C[i + 3] * parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" } \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" //Посчитаем функцию активации для каждого скрытого нейрона \r\n"
" for(int u = 0;u < HL1Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL1[u] = 5.0 * nHL1[u] / (1.0 + fabs(4.02 * nHL1[u])); \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" //---------------Обработаем второй скрытый слой-----------------------------\r\n"
" //Добавим смещение точек насыщения нейрона: (+b) \r\n"
" for(int u = 0;u < HL2Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL2[u] = parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
코드 연속:
" // (+w1*x1+...+wn*xn) для каждого нейрона \r\n"
" for(int u = 0;u < HL2Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" for(int i = 0;i < HL1Count;i++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL2[u] += nHL1[i] * parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" } \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" //Посчитаем функцию активации для каждого скрытого нейрона \r\n"
" for(int u = 0;u < HL2Count;u++) \r\n"
" { \r\n"
" nHL2[u] = 5.0 * nHL2[u] / (1.0 + fabs(4.02 * nHL2[u])); \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" //-----------------Обработаем выходной слой---------------------------------\r\n"
" //Добавим смещение точек насыщения нейрона: (+b) \r\n"
" out = parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" \r\n"
" //Сумма произведений нейронов предыдущего слоя и их весов: \r\n"
" // (+w1*x1+...+wn*xn) для каждого нейрона \r\n"
" for(int i = 0;i < HL2Count;i++) \r\n"
" { \r\n"
" out += nHL2[i] * parametr.C[cnt_W]; \r\n"
" cnt_W++; \r\n"
" } \r\n"
" //==========================================================================\r\n"
" \r\n"
" \r\n"
" //==========================================================================\r\n"
" priceASK = Sample[hist].C[0] + Spread; \r\n"
" priceBID = Sample[hist].C[0]; \r\n"
" \r\n"
" pricePrevHighASK = Sample[hist].C[1] + Spread; \r\n"
" pricePrevHighBID = Sample[hist].C[1]; \r\n"
" \r\n"
" pricePrevLowASK = Sample[hist].C[2] + Spread; \r\n"
" pricePrevLowBID = Sample[hist].C[2]; \r\n"
" \r\n"
" //-----------------проверка условий на выход из рынка-----------------------\r\n"
" // если есть открытая поза \r\n"
" if(posType != 0.0) \r\n"
" { \r\n"
" if(posType == 1.0) \r\n"
" { \r\n"
" posPriceClose = priceBID; \r\n"
" posPriceClosePrevHi = pricePrevHighBID; \r\n"
" posPriceClosePrevLo = pricePrevLowBID; \r\n"
" } \r\n"
" else \r\n"
" { \r\n"
" posPriceClose = priceASK; \r\n"
" posPriceClosePrevHi = pricePrevHighASK; \r\n"
" posPriceClosePrevLo = pricePrevLowASK; \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" \r\n"
" // может уже сработал SL? \r\n"
" if(posType * (posPriceSL - posPriceClose) >= 0.0 || \r\n"
" posType * (posPriceSL - posPriceClosePrevLo) >= 0.0) \r\n"
" { \r\n"
" // на одну убыточную сделку больше \r\n"
" StTradeLossCount++; \r\n"
" // текущая серия убыточных сделок увеличилась \r\n"
" StTradeLossSeries++; \r\n"
" // если серия уб. сделок больше чем в истори, то запомним \r\n"
" StTradeMaxLossSer = (StTradeMaxLossSer < StTradeLossSeries) ? \r\n"
" StTradeLossSeries : StTradeMaxLossSer; \r\n"
" // позиция закрыта \r\n"
" posType = 0.0; \r\n"
" } \r\n"
" // нет, SL не сработал \r\n"
" else \r\n"
" { \r\n"
" // может уже сработал TP? \r\n"
" if(posType * (posPriceClose - posPriceTP) >= 0.0 || \r\n"
" posType * (posPriceClosePrevHi - posPriceTP) >= 0.0) \r\n"
" { \r\n"
" // на одну прибыльную сделку больше \r\n"
" StTradeProfitCount++; \r\n"
" // текущая серия убыточных сделок закончилась \r\n"
" StTradeLossSeries = 0; \r\n"
" // позиция закрыта \r\n"
" posType = 0.0; \r\n"
" } \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" } \r\n"
" //--------------------------------------------------------------------------\r\n"
" \r\n"
" \r\n"
" //-----------------проверка сигнала на вход в рынок-------------------------\r\n"
" // если нет открытых поз проверим возможность открытия \r\n"
" if(posType == 0.0 && hist < (sampleCount - 1)) \r\n"
" { \r\n"
" // если есть сигнал на покупку \r\n"
" if(NeuronSensitivity < out) \r\n"
" { \r\n"
" posPriceTP = priceASK + TP; \r\n"
" posPriceSL = priceASK - SL; \r\n"
" posType = 1.0; \r\n"
" } \r\n"
" // если есть сигнал на продажу \r\n"
" if(out < -NeuronSensitivity) \r\n"
" { \r\n"
" posPriceSL = priceBID + SL; \r\n"
" posPriceTP = priceBID - TP; \r\n"
" posType = -1.0; \r\n"
" } \r\n"
" } \r\n"
" } \r\n"
" \r\n"
" \r\n"
" //----------------------------------------------------------------------------\r\n"
" float Profit = ((float)StTradeProfitCount*TP)-((float)StTradeLossCount*SL); \r\n"
" Result[thread].C[0] = Profit; \r\n"
" Result[thread].C[1] = -StTradeMaxLossSer; \r\n"
"} \r\n"
);
}
//————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
이것은 MQL5 코드의 GPU 계산뿐만 아니라 터미널의 그래픽 기능에 대한 데모입니다.
스크립트 형태의 전체 소스 코드가 첨부되어 있습니다. OpenCL 1.2의 버그가 수정되었습니다.
코드 연속:
그건 그렇고, OCL에 코드를 라인 시트가 아니라 어떻게든 파일로 보낼 수 있습니까? 그리고 그것은 무섭게 보입니다.
그건 그렇고, OCL에 코드를 라인 시트가 아니라 어떻게든 파일로 보낼 수 있습니까? 그리고 그것은 무섭게 보입니다.
2016년 말에 이미 대상 시스템에 OpenCL이 있는지에 대해 베팅하는 것이 가능하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
GPU가 없더라도 OpenCL은 모든 코어를 사용하여 CPU에서 실행됩니다. 장치 세트는 다음과 같습니다.
OpenCL Device # 1 : CPU GenuineIntel Intel(R) Xeon(R) CPU E5- 2690 v3 @ 2.60 GHz with OpenCL 1.2 ( 24 units, 2598 MHz, 32680 Mb, version 2117.13 (sse2,avx), rating 85 )
단말기는 성능 등급에 따라 가장 빠른 장치를 자동으로 선택합니다. CLContextCreate 함수를 통해 장치를 수동으로 선택할 수도 있습니다.
불행히도 Windows XP에서는 OpenCL을 잊어버려야 합니다. 그리고 일반적으로 약 32비트 운영 체제 - 2017년이 코앞입니다.
더 당혹스러운 것은 본질적으로 OpenCL 표준을 방해하고 OpenCL 2.0을 구현하지 않는 Nvidia입니다. 먼저 OpenCL 1.2(현재는 OpenCL 2.0) 구현을 방해했습니다. 그녀는 전체 커뮤니티에 피해를 주는 CUDA 구현을 홍보하기 위해 이 작업을 수행합니다.
또한 Nvidia는 수학에서의 사용을 제한하고 특수 카드(Tesla)의 구매를 장려하기 위해 의도적으로 게임 카드의 정확도를 낮춥니다.
이러한 배경에서 AMD는 분명히 더 빠른 수학 계산(AMD의 광부 농장이 일반적으로 수집)뿐만 아니라 공개 표준 전략(많은 것을 공개하고 대중에게 홍보)으로 인해 유리해 보입니다. AMD 카드에 OpenCL 2.0이 도입되면서 이 사양은 CUDA의 기능에 매우 가까워졌고 이제 CUDA에 의존하는 것은 의미가 없습니다.