최적화를 위한 CPU 코어 평가 - 페이지 7 1234567891011121314...22 새 코멘트 Georgiy Merts 2019.08.13 13:22 #61 그래서 저는 세 명의 Expert Advisors를 모두 다시 한 번 편집했습니다. Intel Core i7-8700, 3.2GHz, 16Gb RAM, 6코어. 하이퍼 트레이딩이 활성화되었습니다. 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL: 2019.08 . 13 16 : 19 : 02.912 Core 03 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.050 2019.08 . 13 16 : 19 : 02.943 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.127 2019.08 . 13 16 : 19 : 03.032 Core 02 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.166 2019.08 . 13 16 : 19 : 03.238 Core 06 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.372 2019.08 . 13 16 : 19 : 03.565 Core 04 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.703 2019.08 . 13 16 : 19 : 03.784 Core 11 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.947 12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL: 2019.08 . 13 16 : 24 : 28.900 Core 12 pass 11 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 43.168 2019.08 . 13 16 : 24 : 29.595 Core 05 pass 10 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 43.898 2019.08 . 13 16 : 24 : 29.897 Core 03 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 44.675 2019.08 . 13 16 : 24 : 30.425 Core 10 pass 8 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 44.806 2019.08 . 13 16 : 24 : 30.488 Core 02 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 45.264 2019.08 . 13 16 : 24 : 30.635 Core 09 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 45.405 2019.08 . 13 16 : 24 : 30.720 Core 08 pass 7 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 45.122 2019.08 . 13 16 : 24 : 30.721 Core 06 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 45.497 2019.08 . 13 16 : 24 : 31.081 Core 07 pass 9 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 45.422 2019.08 . 13 16 : 24 : 31.882 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 46.660 2019.08 . 13 16 : 24 : 31.992 Core 11 pass 6 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 46.769 2019.08 . 13 16 : 24 : 32.075 Core 04 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 46.852 2019.08 . 13 16 : 24 : 32.075 Tester optimization finished, total passes 12 2019.08 . 13 16 : 24 : 32.086 Statistics optimization done in 1 minutes 47 seconds 2019.08 . 13 16 : 24 : 32.086 Statistics shortest pass 0 : 01 : 43.168 , longest pass 0 : 01 : 46.852 , average pass 0 : 01 : 45.294 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F: 2019.08 . 13 16 : 27 : 35.754 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 16.198 2019.08 . 13 16 : 27 : 35.969 Core 06 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 16.423 2019.08 . 13 16 : 27 : 36.112 Core 04 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 16.577 2019.08 . 13 16 : 27 : 36.246 Core 03 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 16.764 2019.08 . 13 16 : 27 : 36.374 Core 02 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 16.905 2019.08 . 13 16 : 27 : 37.184 Core 05 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 17.664 2019.08 . 13 16 : 27 : 37.184 Tester optimization finished, total passes 6 2019.08 . 13 16 : 27 : 37.194 Statistics optimization done in 1 minutes 19 seconds 2019.08 . 13 16 : 27 : 37.194 Statistics shortest pass 0 : 01 : 16.198 , longest pass 0 : 01 : 17.664 , average pass 0 : 01 : 16.755 12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F: 2019.08 . 13 16 : 36 : 28.083 Core 11 pass 7 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 18.279 2019.08 . 13 16 : 36 : 28.473 Core 05 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 18.672 2019.08 . 13 16 : 36 : 28.525 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 18.724 2019.08 . 13 16 : 36 : 29.260 Core 04 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 19.459 2019.08 . 13 16 : 36 : 30.106 Core 10 pass 10 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 20.305 2019.08 . 13 16 : 36 : 30.865 Core 08 pass 6 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 21.064 2019.08 . 13 16 : 36 : 31.414 Core 06 pass 8 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 21.613 2019.08 . 13 16 : 36 : 31.556 Core 12 pass 11 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 21.754 2019.08 . 13 16 : 36 : 31.894 Core 03 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 22.094 2019.08 . 13 16 : 36 : 33.473 Core 02 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 23.673 2019.08 . 13 16 : 36 : 35.412 Core 09 pass 9 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 25.612 2019.08 . 13 16 : 36 : 35.493 Core 07 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 03 : 25.693 2019.08 . 13 16 : 36 : 35.493 Tester optimization finished, total passes 12 2019.08 . 13 16 : 36 : 35.503 Statistics optimization done in 3 minutes 26 seconds 2019.08 . 13 16 : 36 : 35.503 Statistics shortest pass 0 : 03 : 18.279 , longest pass 0 : 03 : 25.693 , average pass 0 : 03 : 21.411 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast: 2019.08 . 13 16 : 39 : 28.522 Core 02 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 16.755 2019.08 . 13 16 : 39 : 28.549 Core 03 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 16.781 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.010 Core 06 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 17.247 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.085 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 17.375 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.607 Core 04 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 17.821 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.716 Core 05 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 17.996 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.716 Tester optimization finished, total passes 6 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.726 Statistics optimization done in 0 minutes 18 seconds 2019.08 . 13 16 : 39 : 29.726 Statistics shortest pass 0 : 00 : 16.755 , longest pass 0 : 00 : 17.996 , average pass 0 : 00 : 17.329 12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast: 2019.08 . 13 16 : 41 : 11.638 Core 04 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 29.382 2019.08 . 13 16 : 41 : 11.827 Core 06 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 29.573 2019.08 . 13 16 : 41 : 12.313 Core 02 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 30.060 2019.08 . 13 16 : 41 : 12.826 Core 07 pass 9 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 30.030 2019.08 . 13 16 : 41 : 12.907 Core 08 pass 6 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 30.115 2019.08 . 13 16 : 41 : 13.695 Core 01 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 31.442 2019.08 . 13 16 : 41 : 13.927 Core 05 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 31.673 2019.08 . 13 16 : 41 : 13.964 Core 09 pass 7 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 31.219 2019.08 . 13 16 : 41 : 15.006 Core 03 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 32.752 2019.08 . 13 16 : 41 : 15.381 Core 10 pass 10 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 32.558 2019.08 . 13 16 : 41 : 16.244 Core 11 pass 8 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.420 2019.08 . 13 16 : 41 : 16.365 Core 12 pass 11 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 33.536 2019.08 . 13 16 : 41 : 16.365 Tester optimization finished, total passes 12 2019.08 . 13 16 : 41 : 16.376 Statistics optimization done in 0 minutes 34 seconds 2019.08 . 13 16 : 41 : 16.376 Statistics shortest pass 0 : 00 : 29.382 , longest pass 0 : 00 : 33.536 , average pass 0 : 00 : 31.313 하이퍼 트레이딩을 끕니다. 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL: 2019.08 . 13 16 : 46 : 06.369 Core 5 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 37.248 2019.08 . 13 16 : 46 : 06.958 Core 1 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 37.861 2019.08 . 13 16 : 46 : 07.391 Core 6 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 38.282 2019.08 . 13 16 : 46 : 07.722 Core 4 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 38.611 2019.08 . 13 16 : 46 : 08.158 Core 3 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 39.045 2019.08 . 13 16 : 46 : 08.305 Core 2 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 39.164 2019.08 . 13 16 : 46 : 08.305 Tester optimization finished, total passes 6 2019.08 . 13 16 : 46 : 08.316 Statistics optimization done in 0 minutes 40 seconds 2019.08 . 13 16 : 46 : 08.316 Statistics shortest pass 0 : 00 : 37.248 , longest pass 0 : 00 : 39.164 , average pass 0 : 00 : 38.368 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F: 2019.08 . 13 16 : 53 : 21.112 Core 6 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 10.789 2019.08 . 13 16 : 53 : 21.517 Core 1 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 11.240 2019.08 . 13 16 : 53 : 21.660 Core 2 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 11.523 2019.08 . 13 16 : 53 : 21.993 Core 4 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 11.648 2019.08 . 13 16 : 53 : 22.054 Core 5 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 11.713 2019.08 . 13 16 : 53 : 22.951 Core 3 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 12.710 2019.08 . 13 16 : 53 : 22.951 Tester optimization finished, total passes 6 2019.08 . 13 16 : 53 : 22.961 Statistics optimization done in 1 minutes 13 seconds 2019.08 . 13 16 : 53 : 22.961 Statistics shortest pass 0 : 01 : 10.789 , longest pass 0 : 01 : 12.710 , average pass 0 : 01 : 11.603 6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast: 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.756 Core 3 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.678 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.810 Core 4 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.727 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.842 Core 2 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.765 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.873 Core 5 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.881 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.939 Core 6 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.856 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.961 Core 1 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 00 : 14.915 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.961 Tester optimization finished, total passes 6 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.972 Statistics optimization done in 0 minutes 15 seconds 2019.08 . 13 16 : 54 : 51.972 Statistics shortest pass 0 : 00 : 14.678 , longest pass 0 : 00 : 14.915 , average pass 0 : 00 : 14.803 Maxim Romanov 2019.08.13 17:00 #62 Aleksey Vyazmikin : 감사하지만 평가를 위해 Tree_Brut_TestPL_F 및 Tree_Brut_TestPL의 결과를 추가하십시오! 물론 오랜 시간 동안 컴파일)) 그제서야 코드의 양을 보았습니다! Tree_Brut_TestPL 4 에이전트 8 패스 Q 0 20 : 33 : 03.992 Core 3 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 28.086 DF 0 20 : 33 : 06.162 Core 2 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 30.305 DL 0 20 : 33 : 06.954 Core 1 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 31.043 KE 0 20 : 33 : 06.998 Core 4 pass 6 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 31.025 EK 0 20 : 34 : 33.114 Core 3 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 29.133 DP 0 20 : 34 : 36.197 Core 2 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 30.045 GI 0 20 : 34 : 37.233 Core 4 pass 7 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 30.244 RO 0 20 : 34 : 37.410 Core 1 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 01 : 30.465 KK 0 20 : 34 : 37.410 Tester optimization finished, total passes 8 GO 0 20 : 34 : 37.420 Statistics optimization done in 3 minutes 02 seconds PF 0 20 : 34 : 37.420 Statistics shortest pass 0 : 01 : 28.086 , longest pass 0 : 01 : 31.043 , average pass 0 : 01 : 30.043 CF 0 20 : 34 : 37.420 Statistics 8000 frames ( 3.14 Mb total, 412 bytes per frame) received RE 0 20 : 34 : 37.421 Statistics local 8 tasks ( 100 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 0 tasks ( 0 %) 8 에이전트, 8 패스 EE 0 20 : 40 : 18.642 Core 1 pass 0 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 08.677 JJ 0 20 : 40 : 18.846 Core 8 pass 7 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 08.405 GP 0 20 : 40 : 19.243 Core 6 pass 5 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 08.930 DI 0 20 : 40 : 19.870 Core 2 pass 1 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 09.912 OO 0 20 : 40 : 20.049 Core 4 pass 3 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 10.090 MD 0 20 : 40 : 20.307 Core 3 pass 2 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 10.350 FM 0 20 : 40 : 21.323 Core 7 pass 6 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 10.983 PS 0 20 : 40 : 21.375 Core 5 pass 4 returned result 1001000.00 in 0 : 02 : 11.110 KG 0 20 : 40 : 21.375 Tester optimization finished, total passes 8 NS 0 20 : 40 : 21.386 Statistics optimization done in 2 minutes 12 seconds NJ 0 20 : 40 : 21.386 Statistics shortest pass 0 : 02 : 08.405 , longest pass 0 : 02 : 11.110 , average pass 0 : 02 : 09.807 RJ 0 20 : 40 : 21.386 Statistics 8000 frames ( 3.14 Mb total, 412 bytes per frame) received DQ 0 20 : 40 : 21.386 Statistics local 8 tasks ( 100 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 0 tasks ( 0 %) Tree_Brut_TestPL_F 4 에이전트 8 패스 EI 0 20 : 47 : 44.732 Core 1 pass 0 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 43.903 MN 0 20 : 47 : 46.827 Core 4 pass 6 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 45.985 DG 0 20 : 47 : 49.535 Core 2 pass 2 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 48.698 GM 0 20 : 47 : 52.933 Core 3 pass 4 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 52.631 LR 0 20 : 50 : 13.736 Core 1 pass 1 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 29.026 EH 0 20 : 50 : 19.324 Core 4 pass 7 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 32.515 PQ 0 20 : 50 : 25.653 Core 2 pass 3 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 36.136 CF 0 20 : 50 : 32.200 Core 3 pass 5 returned result 1000000.00 in 0 : 02 : 39.285 ES 0 20 : 50 : 32.200 Tester optimization finished, total passes 8 OG 0 20 : 50 : 32.211 Statistics optimization done in 5 minutes 36 seconds NN 0 20 : 50 : 32.211 Statistics shortest pass 0 : 02 : 29.026 , longest pass 0 : 02 : 52.631 , average pass 0 : 02 : 41.022 LO 0 20 : 50 : 32.211 Statistics 8000 frames ( 3.14 Mb total, 412 bytes per frame) received JJ 0 20 : 50 : 32.211 Statistics local 8 tasks ( 100 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 0 tasks ( 0 %) 8 에이전트 8 패스 KG 0 20 : 56 : 41.505 Core 3 pass 2 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 42.298 JL 0 20 : 56 : 42.220 Core 2 pass 1 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 43.017 IE 0 20 : 56 : 42.573 Core 1 pass 0 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 43.367 DK 0 20 : 56 : 43.809 Core 4 pass 3 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 44.609 DP 0 20 : 56 : 44.715 Core 7 pass 6 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 44.424 GF 0 20 : 56 : 45.115 Core 5 pass 4 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 44.974 IO 0 20 : 56 : 45.763 Core 6 pass 5 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 45.587 KD 0 20 : 56 : 46.010 Core 8 pass 7 returned result 1000000.00 in 0 : 03 : 45.727 GE 0 20 : 56 : 46.010 Tester optimization finished, total passes 8 IQ 0 20 : 56 : 46.020 Statistics optimization done in 3 minutes 48 seconds JH 0 20 : 56 : 46.020 Statistics shortest pass 0 : 03 : 42.298 , longest pass 0 : 03 : 45.727 , average pass 0 : 03 : 44.250 OM 0 20 : 56 : 46.020 Statistics 8000 frames ( 3.14 Mb total, 412 bytes per frame) received FL 0 20 : 56 : 46.021 Statistics local 8 tasks ( 100 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 0 tasks ( 0 %) 4와 8 에이전트의 속도 차이는 27-32%입니다. 문제는 캐시 메모리에 있다고 생각합니다. FX는 캐시 병목 현상으로 유명합니다. 불행히도 오버 클럭을 확인 할 수 없으며 내 스톤에는 메모리와 노스 브리지가 전혀 없습니다. Maxim Romanov 2019.08.13 17:08 #63 그러나 f와 ffast의 버전을 비교하면 차이가 엄청납니다! 6.79배 최적화의 기적입니다! 또는 f-fast를 어떤 버전과 비교해야 합니까? Aleksey Vyazmikin 2019.08.13 21:30 #64 Georgiy Merts : 그래서 저는 세 명의 Expert Advisors를 모두 다시 한 번 편집했습니다. 지표는 다소 떨어졌습니다. 지금까지 표로 가져왔습니다. 최적화할 때 컴퓨터가 자동 부스팅을 켜나요? Aleksey Vyazmikin 2019.08.13 21:35 #65 Maxim Romanov : 4와 8 에이전트의 속도 차이는 27-32%입니다. 문제는 캐시 메모리에 있다고 생각합니다. FX는 캐시 병목 현상으로 유명합니다. 불행히도 오버 클럭을 확인 할 수 없으며 내 스톤에는 메모리와 노스 브리지가 전혀 없습니다. 나는 이것을 4개의 FPU 코어에 기인합니다. 막심 로마노프 : 그러나 f와 ffast의 버전을 비교하면 차이가 엄청납니다! 여기에 6.79배 최적화의 기적이 있습니다! 또는 f-fast를 어떤 버전과 비교해야 합니까? 동의합니다. 환상적입니다. 버전을 올바르게 비교하고 있습니다. 흥미롭게도 i7-8700에 대한 우위는 이전 프로세서에 대한 백분율 측면에서 좁혀졌습니다. Aleksey Vyazmikin 2019.08.13 21:44 #66 현재 데이터 - 파란색으로 테스트 결과 가 없습니다. 이제 E5-2670 2개입니다. 논리적인 i7-8700보다 분명히 앞서 있습니다. Georgiy Merts 2019.08.14 02:26 #67 Aleksey Vyazmikin : 지표는 다소 떨어졌습니다. 지금까지 표로 가져왔습니다. 최적화할 때 컴퓨터가 자동 부스팅을 켜나요? 아마 그렇습니다. BIOS에는 미세 조정 매개 변수가 많이 있지만 이해하지 못하고 성능 프로필만 설정했습니다. Aleksey Vyazmikin 2019.08.14 05:02 #68 Georgiy Merts : 아마 그렇습니다. BIOS에는 미세 조정 매개 변수가 많이 있지만 이해하지 못하고 성능 프로필만 설정했습니다. 그런 다음 하이퍼 트레이딩이 비활성화되면 부스팅이 더 빨리 또는 더 높은 빈도로 활성화될 수 있습니다. 객관적인 테스트를 위해 빈도를 수정하는 것이 좋을 것입니다. Aleksey Vyazmikin 2019.08.17 10:07 #69 메모리가 DDR3-800이지만 E5-2470 프로세서의 결과(2개)를 추가했습니다. 이는 잠재력을 약간 과소평가할 수 있지만 5-10%로 중요하지 않다고 생각합니다. 조립 가능성을 평가하기 위해 중고 부품 가격을 살펴보기로 결정했습니다. 가격은 Avito와 Aliexpress에서 가져왔습니다. 계산은 다음과 같이 수행되었습니다. 조립 비용("총" 열)을 시간당 패스 수로 나눴습니다. 필터링은 마지막에서 두 번째 열에 의해 수행됩니다. 왜냐하면 그것이 가장 무거운 조언자이고 모든 사람이 불행히도 마지막 조언자에 대한 데이터를 제공한 것은 아니기 때문입니다. i7-8700은 중고 시장 가격을 고려하더라도 최적화하기에 정말 좋은 옵션인 것 같습니다. 소켓 AM3 및 AM3 +의 AMD 프로세서용 메모리는 AMD(내가 직접 사용)(주파수 1600)에 대해서만 특별하게 사용되었습니다. DDR4 메모리 - 주파수 2600 - 초과 지불은 다른 소스의 테스트로 판단하여 성능 향상에 비례하지 않고 더 높습니다. 저전력 프로세서의 경우 쿨러에 500루블을 절약할 수 있습니다. 전원 공급 장치는 500와트에서 가져왔습니다. 이것은 가짜가 아니거나 이미 죽은 것이 아니라면 정말 충분하지만 가능한 경우 새 것을 사용하는 것이 좋지만 최고급 제품은 사용하지 않는 것이 좋습니다. 매우 견고한 옵션을 기반으로 합니다. 모든 버전의 비디오 카드는 Ryzen을 제외하고 프로세서 또는 어머니에 통합되어 있지만 예외로 250-300루블의 플러그를 고려하지 않기로 결정했습니다. 트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 다중 기간 표시기 포트폴리오: PriceChannelExpert 및 기타 Aleksey Vyazmikin 2019.08.24 19:21 #70 주제가 썩어가는 것 같아서 엑셀로 표를 세고 그렸던 파일은 버리겠습니다. 파일: CPU_Test_FX.zip 25 kb 1234567891011121314...22 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
그래서 저는 세 명의 Expert Advisors를 모두 다시 한 번 편집했습니다.
Intel Core i7-8700, 3.2GHz, 16Gb RAM, 6코어.
하이퍼 트레이딩이 활성화되었습니다.
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL:
12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL:
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F:
12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F:
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast:
12명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast:
하이퍼 트레이딩을 끕니다.
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL:
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F:
6명의 에이전트, Tree_Brut_TestPL_F_Fast:
감사하지만 평가를 위해 Tree_Brut_TestPL_F 및 Tree_Brut_TestPL의 결과를 추가하십시오!
물론 오랜 시간 동안 컴파일)) 그제서야 코드의 양을 보았습니다!
Tree_Brut_TestPL
4 에이전트 8 패스
8 에이전트, 8 패스
Tree_Brut_TestPL_F
4 에이전트 8 패스
8 에이전트 8 패스
4와 8 에이전트의 속도 차이는 27-32%입니다. 문제는 캐시 메모리에 있다고 생각합니다. FX는 캐시 병목 현상으로 유명합니다. 불행히도 오버 클럭을 확인 할 수 없으며 내 스톤에는 메모리와 노스 브리지가 전혀 없습니다.
그래서 저는 세 명의 Expert Advisors를 모두 다시 한 번 편집했습니다.
지표는 다소 떨어졌습니다. 지금까지 표로 가져왔습니다. 최적화할 때 컴퓨터가 자동 부스팅을 켜나요?
4와 8 에이전트의 속도 차이는 27-32%입니다. 문제는 캐시 메모리에 있다고 생각합니다. FX는 캐시 병목 현상으로 유명합니다. 불행히도 오버 클럭을 확인 할 수 없으며 내 스톤에는 메모리와 노스 브리지가 전혀 없습니다.
나는 이것을 4개의 FPU 코어에 기인합니다.
그러나 f와 ffast의 버전을 비교하면 차이가 엄청납니다! 여기에 6.79배 최적화의 기적이 있습니다! 또는 f-fast를 어떤 버전과 비교해야 합니까?
동의합니다. 환상적입니다. 버전을 올바르게 비교하고 있습니다. 흥미롭게도 i7-8700에 대한 우위는 이전 프로세서에 대한 백분율 측면에서 좁혀졌습니다.
현재 데이터 - 파란색으로 테스트 결과 가 없습니다.
이제 E5-2670 2개입니다. 논리적인 i7-8700보다 분명히 앞서 있습니다.
지표는 다소 떨어졌습니다. 지금까지 표로 가져왔습니다. 최적화할 때 컴퓨터가 자동 부스팅을 켜나요?
아마 그렇습니다. BIOS에는 미세 조정 매개 변수가 많이 있지만 이해하지 못하고 성능 프로필만 설정했습니다.
아마 그렇습니다. BIOS에는 미세 조정 매개 변수가 많이 있지만 이해하지 못하고 성능 프로필만 설정했습니다.
그런 다음 하이퍼 트레이딩이 비활성화되면 부스팅이 더 빨리 또는 더 높은 빈도로 활성화될 수 있습니다. 객관적인 테스트를 위해 빈도를 수정하는 것이 좋을 것입니다.
메모리가 DDR3-800이지만 E5-2470 프로세서의 결과(2개)를 추가했습니다. 이는 잠재력을 약간 과소평가할 수 있지만 5-10%로 중요하지 않다고 생각합니다.
조립 가능성을 평가하기 위해 중고 부품 가격을 살펴보기로 결정했습니다. 가격은 Avito와 Aliexpress에서 가져왔습니다.
계산은 다음과 같이 수행되었습니다. 조립 비용("총" 열)을 시간당 패스 수로 나눴습니다. 필터링은 마지막에서 두 번째 열에 의해 수행됩니다. 왜냐하면 그것이 가장 무거운 조언자이고 모든 사람이 불행히도 마지막 조언자에 대한 데이터를 제공한 것은 아니기 때문입니다.
i7-8700은 중고 시장 가격을 고려하더라도 최적화하기에 정말 좋은 옵션인 것 같습니다.
소켓 AM3 및 AM3 +의 AMD 프로세서용 메모리는 AMD(내가 직접 사용)(주파수 1600)에 대해서만 특별하게 사용되었습니다.
DDR4 메모리 - 주파수 2600 - 초과 지불은 다른 소스의 테스트로 판단하여 성능 향상에 비례하지 않고 더 높습니다.
저전력 프로세서의 경우 쿨러에 500루블을 절약할 수 있습니다.
전원 공급 장치는 500와트에서 가져왔습니다. 이것은 가짜가 아니거나 이미 죽은 것이 아니라면 정말 충분하지만 가능한 경우 새 것을 사용하는 것이 좋지만 최고급 제품은 사용하지 않는 것이 좋습니다. 매우 견고한 옵션을 기반으로 합니다.
모든 버전의 비디오 카드는 Ryzen을 제외하고 프로세서 또는 어머니에 통합되어 있지만 예외로 250-300루블의 플러그를 고려하지 않기로 결정했습니다.
주제가 썩어가는 것 같아서 엑셀로 표를 세고 그렸던 파일은 버리겠습니다.