OpenCl e as ferramentas para ele. Revisões e impressões. - página 29
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Você está recontando uma teoria que todas as pessoas interessadas já conhecem.
Suponho que isto seja uma generalização muito grosseira dos resultados do desenvolvimento do programa GPU. Afinal, há pessoas lendo este fórum que não estão interessadas em acelerar "tarefas de propósito geral", mas em acelerar a OPTIMIZAÇÃO e o TESTE de algoritmos numéricos complexos dentro de um terminal comercial.
Renat, às vezes você reage tão nervosamente à mais pequena discordância com sua opinião.....
E é um prazer ver - como o terminal MT4 encontra rápida e calmamente um ótimo para um sistema de negociação, trabalhando em um VIDEO CHARD, enquanto você está silenciosamente fazendo qualquer outro trabalho no mesmo computador. Ao fazê-lo em um processador host, mesmo no modo multithreaded, seria muito mais longo e mais caro. Além disso, se você tiver, por exemplo, 3-4 placas gráficas, você pode executar 4 terminais e simultaneamente otimizar 4 pares de moedas, quase sem perceber.
Muito obrigado aos desenvolvedores do Metatrader 4 pela grande ferramenta de desenvolvimento.
Especialmente valiosa é a portabilidade de programas da MQL4 para o clássico C e para trás. Isto economiza muito tempo.
Outro valor é uma interface limpa de MQL4 com DLL dentro do terminal sem nenhuma complicação e bobagem desnecessária. Sem isso, o desenvolvimento do programa CUDA seria muito difícil.
(enxugando a lágrima de um homem) ....
... Por isso, perdoo a todos os moderadores deste fórum por me terem proibido várias vezes ao longo dos últimos anos.
Eu perdoo a todos por tudo.
Use mt5 - opencl é nativo lá.
Eu verifiquei AlexEro, mas não AlexEros.
Tente de novo, banido.
Eu verifiquei AlexEro, mas não AlexEros.
Tente de novo, banido.
Um exemplo de utilização da aceleração da GPU para negociação (derivativos).
Mark Joshi - famoso por seus livros sobre matemática financeira, em particular sobre derivativos e negociação de opções, relatou aqui sobre seu trabalho:
http://ssrn.com/abstract=2388415
Ele traduziu seu trabalho no estilo OOP para a GPU CUDA. Ele a iniciou em 2010, depois teve uma pausa, e de 2011 até o verão de 2014 ele chegou à versão 0.3 funcional. Ele conseguiu atingir uma aceleração de 100X. 137X vezes - e isso em um algoritmo CONNECTED, o que é difícil.
O trabalho utilizou a biblioteca QuantLib em C++, que ele mesmo admite que teve que retrabalhar segundo as linhas do "OOP ->-> abordagem procedural" - a fim de que tudo funcionasse na GPU CUDA.
Ele escreve:
"Eu implementei os preços de Monte Carlo de IRD com a LMM na GPU com menos quadrados para características de exercício antecipado".
Você pode obter o código em kooderive.sourceforge.net tanto em C++ como em CUDA. O documento está em ......
Usei um código para CUDA completamente diferente do que havia usado anteriormente para C++. Em essência, eu trato os dados como o conceito central e uso o código para agir sobre os dados. O estilo é muito funcional. Foi preciso muito trabalho porque minhas implementações anteriores do C++ tinham sido orientadas a objetos".
Seu projeto em si é de código aberto:
http://sourceforge.net/projects/kooderive/