OpenCl e as ferramentas para ele. Revisões e impressões. - página 26
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Ah, homônimo, você está descendo agora, não está?
Você entende o assunto?
Não. Não dirigi, não dirijo e não tenho intenção de dirigir.
Mas eu ouvi, é claro, que a VAZ pode muito bem ser melhor em nossas partes do mundo.
Alguém aqui se parece com os chineses que tentaram uma carona nos novos trens de alta velocidade. Você gostou? - "Nah, chez zur bisro - não há maneira de assistir!"
Mathemat:
Isso provavelmente é algo que você deveria perguntar ao joo . Ele gosta de ensinar os nervos em tempo real.
Eu coloquei testes de desempenho de neurocélulas usando diferentes compiladores. Espero que em breve, publicarei outro caso de teste - cálculos de GPU.
Mathemat:
Agora tente dizer ao joo que ele está "despejando porcaria no NS"...
Também é possível postar bobagens. Muito mais rápido para entender o que é bobagem e o que não é, porque em muitos casos, e especialmente quando se experimenta, não se pode saber com antecedência. Além disso, como a velocidade dos cálculos da rede aumenta, aumenta também a capacidade de aumentar a dimensionalidade dos sinais de entrada - e isto é uma "mana" para a porta da análise de múltiplas moedas.
Além disso, qualquer pessoa que comercializa opções sabe quão extensos são os cálculos necessários para analisar múltiplas opções e selecionar a mais promissora dentre elas. Aqui também haverá um "sisam".
E depois há o treinamento em tempo real de neurocélulas. Seria possível organizar uma população "viva" que realmente vive, evolui - recalcular a pré-aprendizagem em cada bar... bem, talvez não em todos os bares, mas em alguns poucos, mas ainda requer um custo enorme para ser calculado.
Há outra questão aqui - a quantidade de informações que podem ser processadas por uma placa gráfica de cada vez. Mas acho que este problema também desaparecerá em um futuro próximo.
Homem, em um momento em que "as naves espaciais estão navegando ... Big Theatre" há pessoas que se opõem ao progresso e não entendem porque todos os fabricantes de chips processadores estão tão preocupados com o multithreading. De fato, mesmo há dois anos atrás não era óbvio e despercebido, em breve serão apenas dois anos desde minha solicitação de serviço, datada de
MT5+CUDA
Naquela época eu estava enfatizando especificamente na CUDA. Mas depois ficou bastante claro que o OpenCL é mais promissor como independente do ferro, e os desenvolvedores da MQ fizeram a escolha certa.
E assim, finalmente, a aplicação está feita!
Extrato da aplicação, exemplos de aplicações:
Сегодня все знают, от новичков в программировании до профессионалов, что за параллельными вычислениями будущее программного обеспечения. И я знаю, что компания MetaQuotes Software Corp делает очень много для своих продуктов в этом направлении - это и многопоточность программ MQL5, и принцип удаленных агентов для распределённых вычислений при оптимизации.
Но существует и ещё одна возможность колоссально ускорить вычисления - это расчеты на GPU. Года 1.5-3 назад, расчеты на GPU использовались только для отрисовки графики в играх и мультимедийных приложениях, но сейчас положение в индустрии поменялось кардинально, расчеты на GPU используются везде, от молекулярного моделирования до тяжелейших инженерных расчетов в газо- и гидродинамики.
Вот далеко не полный список приложений, ускоряющихся с помощью архитектуры для параллельных вычислений:
RealityServer
Ikena: Imagery Analysis and Video Forensics
Signal Processing Library: GPU VSIPL
IDL and MATLAB Acceleration: GPULib
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB Plugin: Accelereyes
OpenMM library for accelerating molecular dynamics on GPUs
GROMACS using OpenMM
NAMD molecular dynamics
VMD visualization of molecular dynamics
HOOMD molecular dynamics
Acellera: ACEMD bio-molecular dynamics package
BigDFT: DFT (Density functional theory) electronic structure code
MDGPU
GPUGrid.net
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
GPU HMMER
DNA Sequence alignment: MUMmerGPU
LISSOM: model of human neocortex using CUDA
Silicon Informatics: AutoDock
MATLAB plugin: Accelereyes
Реализация FDTD алгоритмов от Acceleware
Решения в области электромагнетизма от Acceleware
Remcom XStream FDTD
SPEAG Semcad X
CST Microwave Studio
Quantum electrodynamics library
GPMAD : Particle beam dynamics simulator
RealityServer
GPULib:IDL acceleration
Acceleware: решения для работы с изображениями
Digisens: SnapCT tomographic reconstruction software
Techniscan: Whole Breast Ultrasound Imaging System
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access)
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
RealityServer
Acceleware: Kirchoff and Reverse Time Migration
SeismicCity: 3D seismic imaging for prestack depth migration
OpenGeoSolutions: Spectral decomposition and inversion
Mercury Computer systems: 3D data visualization
ffA: 3D Seismic processing software
Headwave: Prestack data processing
GIS: Manifold
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
SciComp: derivatives pricing
Hanweck: options pricing
Exegy: Risk Analysis
Aqumin: 3D Visualization of market data
Level 3 Finance
OnEye (Australia): Accelerated Trading Solutions
Arbitragis Trading
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
MATLAB GPU Computing: MathWorks
MATLAB plugin: Accelereyes
CUDA-ускорение для MATLAB
-
Accelereyes: Jacket engine for MATLAB- GPULib: mathematical functions for IDL and MATLAB
- Integrating Simulink with CUDA using S-functions
Enabling GPU Computing in the R Statistical Environment
Mathematica plug-in for CUDA
Using NVIDIA GPUs with National Instruments LabView
Agilent EESof: ADS SPICE simulator
Synopsys: Sentaraus TCAD
Gauda: Optical proximity correction (OPC)
CUDA-accelerated WRF code
Pflow CUDA Plugin for Autodesk 3ds Max
RUINS Shatter CUDA Plug-in for Maya
Bullet 3D Multi-Physics Library with CUDA Support
CUDA Voxel Rendering Engine
NVPP: NVIDIA Performance Primitives (early access) Volume Rendering with CUDA for VTK / Slicer3
Furryball: Direct3D GPU Rendering Plugin for Maya
For consumer CUDA applications, visit NZone
Extrato da aplicação, exemplos de aplicações:
Sim, Andrei, você está seriamente preparado, parabéns! Kudos para MetaQuotes por pegar a tendência cedo!
Sim, Andrei, você está seriamente preparado, respeito! Kudos para MetaQuotes por pegar a tendência cedo!
Obrigado, Alexey, mas eu realmente não tenho nada para lhe agradecer.
Mas respeito à MetaQuotes! - Estamos testemunhando o nascimento da primeira plataforma comercial do mundo que suporta a computação GPU!
Eu o copiarei do fórum de cinco núcleos, eu acho:
Mathemat:
Processador - Pentium G840 @ 2,8 GHz.
Nenhuma placa de vídeo discreta! (Não, não, eu mesmo não estou mentindo enquanto construí o sistema). Em outras palavras, a GPU é Intel HD Graphics, nem mesmo HD Graphics 2000.
O que implica o seguinte:
1. os gráficos integrados nas CPUs Sandy Bridge suportam o OpenCL. Por alguma razão eu pensei que a Intel só introduziria suporte OpenCL para gráficos integrados junto com Ivy Bridge...
2. e não é tão fraco - ao nível de uma GeForce GT 440 nesta tarefa em particular...
Mais informações:
1. Placa mãe MSI H61M-P21. Orçamento, no final de janeiro eu o comprei por 1600 rublos. Memória - 2 x 4 GB DDRIII 1333. Não há muito mais.
2. Eu baixei o SDK da AMD seguindo o link no primeiro post deste tópico. Eu o fiz porque a ferramenta OpenCL-Z não queria ver nada. Talvez tenha sido então que o OpenCL se levantou.
AlexEro: Aqui está o software SDK (com driver de CPU) para o desenvolvedor AMD (anunciado para Vista-Win7, mas também funciona no WinXP. Sem placa de vídeo eles trabalham com sucesso na CPU, e em qualquer processador SSE da Intel, não apenas na AMD):
http://developer.amd.com/sdks/AMDAPPSDK/downloads/Pages/default.aspx
Portanto, é uma implementação de software para CPU. Bem, funciona muito bem - especialmente levando em conta a "fraqueza" da Intel integrardeo... Bem feito AMD, que bom motorista para as pedras de seu concorrente!
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Confira aqui, começando com o post do MetaDriver(você também pode encontrar o script lá). Testes de monstros discretos mostram uma aceleração de até 200x nesta tarefa. Mas 25 também não é ruim, não é?
Mathemat:
...
Verifique aqui, começando com o post do MetaDriver(o roteiro também está lá). Testes monstruosos discretos mostram uma aceleração de até 200x nesta tarefa. Mas 25 também não é ruim, não é?
E por que isso acontece?
И
Por causa da versão do motorista ?
Colegas, vocês vão ter um MUITO de confusão e gagueira com o OpenCL. Não espere resultados fáceis.
Alguns deles já foram queimados no fórum mql5.
Há muitos problemas porque o OpenCL é uma tecnologia de software sobreposta ao driver de vídeo. Na verdade, o driver de vídeo se torna um pequeno sistema operacional. Tudo o que está pendurado nele pelo caminho: UltraVNC, MSI afterbufner, Agnitum OutPost web-control interativo e mil outros programas podem impedir o funcionamento normal do OpenCL.
Dito isto, mesmo que você consiga fazer com que o OpenCL funcione para cálculos simples com threads, ainda há outro obstáculo intransponível a ser superado, a saber: para cálculos complexos - a precisão tecnológica (suporte IEEE parcial de 32 bits) e operacional(perda de precisão ao overclocking de um cartão de jogo) da GPU ainda não é suficiente para cálculos científicos sérios. Além disso, enquanto as GPUs nVidia têm processamento de precisão dupla de 64 bits em quase todas as placas de vídeo modernas, as placas de vídeo AMD têm-no apenas em algumas séries top de linha: 79xx, 69xx, 59xx, 48xx. A nVidia também tem outro bug - eles estão em uma gangue com a Microsoft e, portanto, sua notória CUDA (e OpenCL) na verdade não funcionam, por exemplo, no Server 2003, mas funcionam bem no Server 2008 e até mesmo no velho Win XP - puramente por considerações de marketing da Microsoft. A nVidia também está ciente dos problemas com falhas nas placas gráficas, falhas na memória gráfica, imprecisão de calor (que não é um problema em jogos, mas um problema em finanças e computação científica), por isso cobram 4 vezes o preço de suas placas de cálculo da série REAL Tesla com memória ECC confiável e capacidade de "produção" 24 horas.
OpenCL é para cálculos de fluxo rápido imprecisos de 32 bits como convolução, filtragem ou renderização.