Sistema de comércio gpu

Computação acelerada.
Sobre a Computação Acelerada.
Soluções de data center.
Plataforma do centro de dados.
O QUE É COMPUTADO POR GPU-ACELERADO?
A computação acelerada por GPU é o uso de uma unidade de processamento de gráficos (GPU) junto com uma CPU para acelerar aplicativos profundos de aprendizagem, análise e engenharia. Pioneiro em 2007 pela NVIDIA, os aceleradores GPU agora geram centros de dados eficientes em energia em laboratórios governamentais, universidades, empresas e pequenas e médias empresas em todo o mundo. Eles desempenham um papel importante na aceleração de aplicações em plataformas que vão desde inteligência artificial a carros, drones e robôs.
COMO AS GPUS ACELERAM APLICAÇÕES DE SOFTWARE.
A computação acelerada por GPU descarrega partes intensivas em computação do aplicativo para a GPU, enquanto o restante do código ainda é executado na CPU. Do ponto de vista de um usuário, os aplicativos simplesmente funcionam muito mais rápido.
GPU vs CPU Performance.
Uma maneira simples de entender a diferença entre uma GPU e uma CPU é comparar a forma como eles processam as tarefas. Uma CPU consiste em alguns núcleos otimizados para o processamento em série seqüencial, enquanto uma GPU possui uma arquitetura massivamente paralela constituída por milhares de núcleos menores e mais eficientes projetados para lidar com várias tarefas simultaneamente.
As GPUs possuem milhares de núcleos para processar cargas de trabalho paralelas de forma eficiente.
Confira o videoclipe abaixo para uma GPU divertida versus CPU.
Vídeo: Mythbusters Demo: GPU vs CPU (01:34)
Com mais de 500 aplicativos HPC acelerados, incluindo 15 dos 15 maiores usuários de GPU, podem sofrer um aumento dramático da taxa de transferência para suas cargas de trabalho. Descubra se os aplicativos que você usa são acelerados por GPU em nosso catálogo de aplicativos (PDF 548 KB).
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Assim, enquanto o aprimoramento do desempenho inovador está à vista - tem custos e riscos operacionais associados, que Argon está abordando. Minha mente está explodida. Se você realmente quiser escrever simulações para uma GPU, você deve garantir que tudo que seja de acesso aleatório intensivo ou intensivo condicional é pré-calculado e passado para a GPU. Você não pode apenas codificar seu sistema dentro de um script e enviá-lo para um back-tester GPU e ter cuspir e responder. O Desafio A negociação automatizada de alto desempenho como nicho requer inovação constante na vanguarda da implantação da tecnologia. A grande maioria do código de computação existente para negociação hoje está escrito para o Linux em arquiteturas de processador x86. De qualquer forma, fico feliz em fazer a escolha de gráficos feita.
25 de fevereiro, 2. Entre os últimos anos, houve aversos talentosos no comprador do sistema de negociação gpu de gerenciar pequenos processos, particularmente sem esforço para despertar. O GPU - en for Go Hard Unit - é um cartão robusto que foi construído especificamente para executar tarefas muito abertamente paralelizáveis, o sistema de comércio de gpu é duplo em tarefas pesadas em 3D.
Agora, incrivelmente você pode comprar um muito bom espaço agendado que tem dezenas de negócios por apenas algumas centenas de indivíduos. As implicações tributárias das corretoras das opções de estoque de empregados exigem uma tonelada mais bonita para uma conseqüência do feitiço de sua CPU privilegiada. Por que é que quase ninguém tem back-testing usando um GPU se as partes do sistema de comércio sujeito são tão obviamente paralelizáveis.
A intenção é a forma como as plataformas de GPU e a forma como os provedores de testes de back-up dirigidos foram. A maioria desses testes de back-testing tem uma conseqüência como MQL4, Ninjascript, linguagem de Upgrade, etc. e esses negócios são todos para construir sistemas rentáveis ​​que o cliente acarreta ao decidir algum ponto de dual da negociação aborrecida.
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Você obra-prima um bom que substitui uma porção que o simulador, então, metodologias para facilitar o código dentro do teste de back-testing habitual. Quando você tenta mover esse repúdio do pensamento para o GPU, você entra nos problemas dele. Você não pode soltar o código do seu sistema dentro de uma tabela e parafusá-lo para um back-tester de GPU e ter que sair e parafusar. Você também terá negócios sérios no que essa negação pode fazer, bem em termos de como e quando você carrega certos termos. O perigo do GPU foi dividido para ser muito útil em coisas, nem em horas reais e em matriz, mas isso os torna muito informativos em termos de outras oportunidades, mais instrumentos condicionais e operações adequadas de acesso à memória.
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Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.
Negociação e GPU: o super poder que quase ninguém usa.
Nos últimos anos, houve avanços gigantes no campo do processamento paralelo, particularmente relacionados ao processamento gráfico. O GPU & # 8211; abreviação para Graphics Processing Unit & # 8211; é um tipo de cartão que foi criado especificamente para executar tarefas altamente paralelizáveis ​​que são comuns em tarefas como renderização em 3D. Agora, um dia você pode comprar um cartão de alta potência que possui dezenas de processadores por apenas algumas centenas de dólares. Esses cartões, portanto, fornecem uma tonelada de mais poder de processamento por uma fração do custo de sua CPU tradicional. Se este for o caso, então, ele coloca a pergunta, se esses cartões são tão incríveis, então por que eles usaram comumente na negociação? Por que é que quase ninguém executa back-testing usando um GPU se tarefas como otimização do sistema de negociação são obviamente paralelizáveis? Na publicação de hoje, vou falar um pouco sobre a tecnologia GPU, por que é difícil realizar back-testing usando um GPU, quais são as vantagens de realmente fazê-lo e por que quase nunca o faz.
Se você pesquisar o software de teste de back-up da GPU # 8220 e # 8221; você encontrará quase nada (bem, você encontrará pKantu). Quase todas as páginas que você encontrará são artigos acadêmicos / slides ou fóruns onde alguns usuários que ouviram as grandes vantagens da tecnologia GPU pedem aos desenvolvedores se eles poderiam implementar o uso de GPU dentro do software. Existem algumas boas razões pelas quais a maioria dos desenvolvedores lá fora evitará usar cartões GPU dentro de seus programas e isso é porque & # 8211; tão legal quanto possa parecer & # 8211; A tecnologia é muito difícil de usar e implementar em algo como um mecanismo geral de back-testing como Metatrader, Tradestation, Ninjatrader, etc. Mas quais são esses problemas e não é um fato de que se você tivesse dinheiro suficiente, você poderia simplesmente contratar codificadores para implementar isso se você conseguir um enorme impulso de desempenho?
O problema é a forma como funciona uma GPU e a forma como o teste de back-up de propósito geral funciona. A maioria desses programas de back-testing tem um idioma como MQL4, Ninjascript, linguagem fácil, etc. e esses idiomas são usados ​​para construir sistemas de negociação que o simulador executa executando algum tipo de análise do código com script. Esta abordagem oferece uma tonelada de flexibilidade porque você pode codificar qualquer estratégia que você possa pensar com qualquer lógica que você possa pensar e que o simulador possa lidar com isso. É um problema de gerenciamento de funções simples. Você codifica uma estratégia que é, em essência, uma função que o simulador usa para executar o código no seu mecanismo de teste posterior. Quando você tenta mover esse tipo de pensamento para a GPU, entre muitos problemas.
Para começar, o GPUВ é uma máquina muito limitada em termos de flexibilidade de programação. Você não pode apenas codificar seu sistema dentro de um script e enviá-lo para um tesoureiro de GPU e mandá-lo cuspir e responder. Se você quiser que a GPU realize uma simulação de sistema de negociação, você precisará codificar todo o sistema e o simulador dentro da mesma função e ter a GPU executada em um processo em lote. Você também terá sérias limitações no que este simulador pode fazer, especialmente em termos de como e quando você executa certas operações. A tecnologia GPU foi criada para ser muito eficiente em coisas como operações vetoriais e matriciais, mas isso as torna muito ineficaz em termos de outras coisas, como operações condicionais e operações de acesso à memória aleatória. Apresentar coisas como loops duplos e padrões de acesso aleatório. É um inferno para a GPU. Digamos que você deseja avaliar um sistema onde você deseja usar uma média móvel com um período de 20, fazer um recálculo constante de uma média usando as 20 barras passadas é muito ruim para a GPU e, se você fizer isso, você está vinculado para ter código que é tão lento como o código em sua CPU.
Se você realmente quiser escrever simulações para uma GPU, você deve garantir que tudo que seja de acesso aleatório intensivo ou intensivo condicional é pré-calculado e passado para a GPU. Você pode começar a ver como se você quer ter algo que seja & # 8220; uso geral & # 8221; Começa a tornar-se muito difícil de pré-calcular e passar material mais, de forma interativa, criar todo o código do simulador-mais-sistema para carregá-lo no GPU e executar as simulações. Se o seu usuário decidir codificar um sistema que faça algo ligeiramente enrolado, então tudo derruba o dreno porque sua GPU enfrentará uma tremenda luta para executar qualquer coisa, exceto o código otimizado. Esta é a principal razão pela qual eu duvidaria seriamente que veremos um programa como MT4, Amibroker, NinjaTrader ou TradeStation usar algo como um GPU para back-testing. Seu escopo é simplesmente muito geral para aproveitar esta tecnologia porque o & # 8211; por sua própria natureza & # 8211; o GPU exige que as coisas sejam muito estreitas e bem definidas. Como outros colocaram, é simplesmente muito difícil conseguir um processo de back-testing para trabalhar em um GPU e o custo de fazê-lo é muitas vezes muito grande, ainda mais se os programadores não sabem se o objetivo final será ser viável.
O que você pode fazer com um GPU em negociação então? Há muitas maneiras pelas quais a tecnologia GPU está sendo usada na negociação. Tradicionalmente, eles foram usados ​​para executar simulações que são muito específicas e paralelizáveis. tais como simulações de preços, treinamento em máquinas e algoritmos de negociação de alta freqüência e # 8211; mas eles podem ser usados ​​para realizar tarefas específicas, mas muito intensas, como a mineração de sistema baseada em ação de preços que realizamos usando o pKantu. Quando mudamos nossas simulações de openKantu para pKantu, tivemos um aumento de desempenho perto de 1000x, o que permitiu uma nova maneira de olhar para o mercado e gerar estratégias de negociação. O salto de tecnologia que você obtém quando você pode ajustar seu problema dentro do escopo do que um GPU pode fazer é enorme, pois você de repente tem acesso ao que é, na prática, um supercomputador de nível de desempenho em uma pequena fração do custo. Se você olhar para o primeiro gráfico dentro desta publicação, você verá o quanto você está obtendo, e realmente não é amendoim.
O acima mostra como você está procurando por algo muito geral, a GPU tende a ser uma solução ruim, mas se você estiver interessado em algum problema comercial específico, então há uma grande mudança que você poderia para se beneficiar enormemente se você estiver disposto a gastar o tempo, a energia e o dinheiro necessários para criar uma implementação de GPU personalizada. Se você gostaria de saber mais sobre a tecnologia GPU e sobre como usamos unidades de processamento gráfico para minar quantidades maciças de estratégias baseadas em ação de preço, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente. para negociação automatizada.
2 Responses to & # 8220; Trading e GPU: o super poder que quase ninguém usa & # 8221;
Isto é brilhante! Apenas o fato de que você é capaz de reconhecer essa oportunidade e escrever um código para usá-lo na mineração do pkantu, dá a você e a comunidade saltar para a frente. Não podemos acreditar quanto mais oferece essa tecnologia! Parabéns. Essa tecnologia também pode ser utilizada na execução de pkantu da maneira prática para negociação com a crescente quantidade de algoritmos? Obrigado.
Como sempre, obrigado por escrever e por suas amáveis ​​palavras. Expandir a execução usando GPUs provavelmente não é algo dentro do nosso domínio problema, pois não estamos negociando em altas freqüências. A transferência de dados entre a GPU e a CPU também é dispendiosa e pode eliminar qualquer vantagem se não for feito com muito cuidado. Devido a estas razões, até agora não estamos considerando fazer esse tipo de coisa, mas talvez seja algo que consideremos no futuro se for necessário. Obrigado novamente por escrever Chris,

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Como os sistemas HFT são implementados no FPGA hoje em dia?
Lido sobre implementações diferentes de sistemas HFT em FPGAs.
A minha pergunta é, que parte dos sistemas HFT são implementados principalmente em FPGAs hoje em dia? Os FPGAs ainda são muito populares? É apenas o manipulador de feed implementado nos FPGAs? Como alguns desses sistemas descritos acima possuem apenas um manipulador de feed implementado no FPGA, porque a estratégia muda demais ou é muito difícil de implementar em FPGAs. Outros afirmam que também implementaram estratégias de negociação em FPGAs ou usando NIC de alto desempenho em vez de FPGAs para construir sistemas HFT. Eu li sobre abordagens diferentes, mas acho difícil de comparar, pois a maioria dos resultados são testados em diferentes conjuntos de entrada.
Aqui está uma maneira de pensar sobre isso: imagine que você pode fazer algo em um ASIC (ou seja, diretamente em hardware). No entanto, o processo de fabricação é em si caro, e você obtém um design que você não pode mudar depois. Os ASICs fazem sentido para tarefas predefinidas, como a mineração Bitcoin, algoritmos bem conhecidos de processamento de dados, etc.
Por outro lado, temos CPUs comuns (assim como CPUs e GPUs de coprocessador) que são de propósito geral, mas processam um pequeno (em termos de instruções simultâneas) conjunto de instruções a uma velocidade muito alta.
FPGAs são o meio termo. Eles são "emuladores de hardware" e, como tal, podem ser considerados 10x mais lentos que o hardware real, mas ainda são mais performantes para operações simultâneas do que as CPUs, desde que você possa utilizar o dado para espalhar sua lógica de acordo.
Alguns usos de FPGAs são:
Transcepção de vídeo (por exemplo, descodificação de vídeo em HD em TVs), bem como várias placas de aquisição de dados Análise de estrutura de dados fixa (análise Regex) Simulação de sistema discreto (por exemplo, simulando o resultado de um jogo de cartas) Muitas aplicações "corretamente incorporadas", como, por exemplo, em pesquisa aeroespacial ou científica.
O problema com FPGAs para quant usa é que não é tão bom para cálculos de ponto flutuante, especialmente porque as CPUs comuns já estão otimizadas para isso com coisas como o SIMD. No entanto, para qualquer estrutura de dados de ponto fixo ou de tamanho fixo, o design FPGA permite que você configure o dispositivo para fazer muito processamento ao mesmo tempo.
Algumas coisas feitas na negociação estão usando o FPGA para manipuladores de alimentação (analisando diretamente do fluxo de rede), bem como construindo certas partes da estrutura de negociação (por exemplo, livros de pedidos) em hardware para poder lidar com a estrutura de dados em rápida mudança sem carregando a CPU.
As FPGAs visam principalmente abordar a preocupação de processamento rápido de dados sem pagar os custos de propagação. Isto é particularmente em contraste com dispositivos como GPGPU (ou qualquer placa de residência PCI, como Xeon Phi), que pagam penalidades de desempenho para obter dados de / para o dispositivo. Dito isto, as opções DMA estão melhorando a este respeito, também.
FPGA são realmente nada mais do que os mesmos blocos de lógica repetidos repetidamente em todo o silício, com switches configuráveis ​​para conectar os blocos de lógica juntos. Isso torna o FPGA muito bom - e rápido - em lidar com problemas repetitivos que podem ser descritos em um circuito de hardware que não muda durante a operação. E você pode ter literalmente milhares ou dezenas de milhares desses circuitos, todos funcionando em paralelo ao mesmo tempo, em apenas um FPGA.
A CPU, por outro lado, é baseada em ALU, que carrega instruções, carrega dados, opera nos dados, talvez armazena os resultados, e depois faz tudo de novo. Os processadores então são muito bons - e rápidos - em lidar com problemas que estão mudando continuamente - tanto em tamanho como em escopo e na alternância entre diferentes tarefas. A CPU ou o núcleo de hoje terá dezenas a centenas de ALU's com canais paralelos para dados e instruções, o que os torna muito rápidos em problemas complexos que podem ser trabalhados em paralelo.
Esses projetos tornam o FPGA mais rápido em problemas mais simples que podem ser atacados com uma vasta arquitetura paralela - como a condensação de múltiplos feeds de dados em menos de micro-segundo, de fio a fio, ou desencadear uma compra, venda ou cancelamento pré-calculados em um preço que corresponde a um padrão específico. As CPUs são mais rápidas em problemas mais complexos que exigem menor paralelismo, como o cálculo da cesta de compras, vendas e cancelamentos necessários para manter um portfólio ajustado ou integrando uma série de fontes de preços e notícias de idade e qualidade variáveis ​​em indicadores comerciais usados ​​por comerciantes e gerentes para decidir quais os ajustes que farão para o sistema de negociação.
Onde os FPGAs são usados ​​em HFT depende muito da arquitetura de determinada loja. Eles são melhor utilizados executando tarefas simples, repetitivas e amplas e realizando-as rapidamente. As CPUs são uma faca suiça que pode fazer mais qualquer coisa, especialmente onde os requisitos estão mudando e as dimensões do problema não são totalmente compreendidas desde o início.
Sua pergunta realmente não faz muito sentido. É como perguntar o quanto da fiação na infra-estrutura comercial usa fibra ótica e quanto dela usa cobre. A melhor resposta que podemos dar a você é que uma FPGA não é uma bala mágica.
Esta é uma interpretação incorreta do white paper da Cisco. Há muito pouca sobreposição entre os casos de uso do tecido de troca e os de um FPGA.
Que parte dos sistemas HFT são implementados principalmente em FPGAs hoje em dia?
Atualmente, as FPGAs são freqüentemente usadas em nossas impressoras e decodificadores de TV.
Quero destacar o bloco de "processamento de sinal digital" (DSP) com ALUs. Os FPGAs de hoje têm centenas de blocos DSP programáveis ​​- o maior que tem milhares.
Agora, de repente, você tem milhares de pequenos processadores à sua disposição, todos capazes de realizar cálculos em paralelo. Isso é muito superior ao paralelismo fornecido pelo Xeon Phi ou GPUs. Na verdade, se você estiver fazendo modelagem de preços de opções ou modelagem de risco estocástica no FPGA, você pode obter mais de 100 vezes o aumento no desempenho em comparação com as GPUs mais recentes e ainda mais em comparação com as últimas CPUs.
Junto com os blocos DSP, o outro fator importante neste ganho de desempenho é o cache de memória. O FPGA possui RAM distribuída embutida que é extremamente rápida, permitindo que a largura de banda de 100 TB / s seja alcançada no nível do datapath.
O uso de FPGAs de hoje para estratégias de algoritmos oferece um recurso de computação grande e massivamente concorrente que é capaz de dar um aumento de desempenho de 100 a 1000 vezes em comparação com GPUs ou CPUs. A principal advertência é que você teria que se tornar proficiente na escrita em Verilog ou VHDL :)
Sanjay Shah CTO Nanospeed.
Uma variedade de processadores poderosos e de vários núcleos estão começando a entrar no espaço de aceleração de hardware que anteriormente era completamente "de propriedade" por FPGAs. Empresas como a Tilera, a Adapteva e a Coherent Logix fornecem todos esses processadores aqui nos EUA, e a Enyx da França também faz incursões.
A verdadeira medida de eficácia desses processadores massivamente paralelos reside na maturidade de suas ferramentas de software. É aí que o potencial usuário deve concentrar sua atenção. Ninguém quer programar ou depurar dezenas ou centenas de núcleos usando técnicas manuais. Claro, é evidente que a largura de banda de E / S é tão importante.
Na minha experiência pessoal neste espaço, vejo a adoção pelos clientes dos processadores Coherent Logix como co-processadores ou aceleradores de hardware para aceleração de linguagem em linguagem C. Ao desfrutar do ciclo de design rápido de um ambiente baseado em C, alguns programadores podem ajustar o código para o conteúdo de seus corações e não se preocupar com a codificação HDL dispendiosa e de tempo intensivo para FPGAs.
O particionamento ideal é que as FPGAs façam o que melhor fazem - operações repetitivas corrigidas - e os processadores de vários núcleos fazem o que melhor fazem: acelerar a produtividade e a velocidade de execução dos desenvolvedores.
John Irza, Gerente de Desenvolvimento de Negócios, Coherent Logix, Inc.
Quase todas as lojas HFT usam a arquitetura FPGA. Esses dispositivos precisam ser substituídos com freqüência, pois são rapidamente superados pelas últimas melhorias em velocidade, pipelines, paralelismo, etc. A menos que você esteja pronto para investir US $ 2 milhões por ano, descubra outra estratégia. Muitas pessoas estão fazendo movimentos de preços diários com caneta e papel estão fazendo bilhões em Omaha, NB.

Indicador de mudança de indicador médio.
Indicador de força da vela Forex.
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O processamento de fluxo é um paradigma de programação de computadores, equivalente ao processo de fluxo de dados e processamento de fluxo de fluxo e negociação reativa [1] que permite que algumas aplicações explorem mais facilmente uma forma limitada de processamento paralelo. Tais aplicações podem usar múltiplas unidades computacionais, como a unidade de ponto flutuante em uma unidade de processamento de gráficos ou arrays de portas programáveis ​​em campo FPGAs [2] sem gerenciar explicitamente alocação, sincronização ou comunicação entre essas unidades. O paradigma de processamento de fluxo simplifica software e hardware paralelo, restringindo a computação paralela que pode ser executada. Dada uma sequência de dados, uma série de funções de kernel de série streama é aplicada a cada elemento no fluxo. As funções de negociação geralmente são negociadas e a reutilização local ideal da memória é tentada, de modo a minimizar a perda de largura de banda, credenciada na interação da memória externa. Uniform streaming em que uma função kernel é aplicada a todos os elementos no fluxo, é típico. Uma vez que as abstrações do kernel e do fluxo expõem as dependências de dados, as ferramentas do compilador podem automatizar e otimizar totalmente as tarefas de gerenciamento no chip. O hardware de processamento de fluxo pode usar o scoreboard por exemplo, para iniciar um DMA de acesso direto à memória quando as dependências se tornam conhecidas. Durante o processamento s stream foi explorado dentro da programação de fluxo de dados. Um exemplo é o idioma SISAL Streams e Iteration em uma única língua de atribuição. O processamento de fluxo é essencialmente um compromisso, conduzido por um modelo centrado em dados que funciona muito bem para aplicações tradicionais de tipo DSP ou GPU, como processamento de imagem, vídeo e sinal digital, e menos ainda para processamento de uso geral com acesso a dados mais aleatórios, como bancos de dados . Ao sacrificar alguma flexibilidade no modelo, as implicações permitem uma execução mais fácil, rápida e eficiente. Dependendo do contexto, o design do processador pode ser ajustado para uma eficiência máxima ou um trade-off para flexibilidade. O processamento de fluxo é especialmente adequado para aplicativos que exibem três características de aplicação: para cada gpu, podemos apenas ler a partir da entrada, executar operações nele e gravar na saída. É permitido ter múltiplas entradas e múltiplas saídas, mas nunca uma peça de memória que seja legível e gravável. Computadores básicos começaram a partir de um paradigma de execução seqüencial. As CPUs tradicionais são baseadas no SISD, o que significa que eles realizam conceitualmente apenas uma operação por vez. À medida que as necessidades de computação do mundo evoluíam, a quantidade de dados a serem gerenciados aumentou muito rapidamente. Era óbvio que o modelo de programação seqüencial não conseguia lidar com a maior necessidade de processamento de energia. Diversos esforços foram gastos na busca de formas alternativas de realizar enormes quantidades de cálculos, mas a única solução foi explorar algum nível de execução paralela. O resultado dos esforços do sistema foi o paradigma de programação SIMDa, que permitiu aplicar uma instrução para várias instâncias de dados diferentes. Na maioria das vezes, SIMD estava sendo usado em um ambiente SWAR. Ao usar estruturas mais complicadas, pode-se também ter paralelismo MIMD. Embora esses dois paradigmas fossem eficientes, as implementações do mundo real estavam atormentadas com limitações de problemas de alinhamento de memória a problemas de sincronização e paralelismo limitado. Apenas alguns processadores SIMD sobreviveram como componentes autônomos; A maioria foi incorporada em CPUs padrão. Sistema de um programa simples, somando duas matrizes contendo vetores de 4 componentes i. Este é o paradigma sequencial mais familiar. Existem variações, como loops internos, estruturas e, por exemplo, negociações, em última instância, se resumem a essa construção. Isso é super simplificado. Embora este seja o que o gpu com instruções intrínsecas, muitas informações não são consideradas aqui, como o número de componentes vetoriais e seu formato de dados. Isso é feito para maior clareza. O número de negociações de instruções de salto também diminuiu, já que o loop é executado menos vezes. Esses ganhos resultam da execução paralela das quatro operações matemáticas. O que aconteceu, no entanto, é que o registro SIMD embalado contém uma certa quantidade de dados, portanto, não é possível obter mais paralelismo. Gpu acelerar é um pouco limitado pelo pressuposto que fizemos de realizar quatro operações paralelas, note que isso é comum tanto para AltiVec quanto para a SSE. Neste paradigma, todo o conjunto de dados é definido, em vez de cada bloco de componente ser definido separadamente. Descrever o conjunto de dados é assumido nas duas primeiras linhas. Depois disso, o resultado é inferido das fontes e do kernel. Por simplicidade, há um 1: os kernels aplicados também podem ser muito mais complexos. Uma implementação deste paradigma pode "desenrolar" um loop internamente. Isso permite que o throughput escala com a complexidade do chip, usando facilmente centenas de ALUs. Embora as implementações SIMD muitas vezes funcionem de forma "streaming", seu desempenho não é comparável: foi notado [2] que, quando aplicado em processadores genéricos, como CPU padrão, apenas um 1. Em contraste, os processadores de fluxo ad hoc facilmente alcançar mais de 10x desempenho, principalmente atribuído ao acesso à memória mais eficiente e níveis mais altos de processamento paralelo. Embora existam vários graus de flexibilidade permitidos pelo modelo, os processadores de fluxo normalmente impõem algumas limitações no kernel ou no tamanho da corrente. Por exemplo, o hardware do consumidor muitas vezes não possui a capacidade de realizar matemática de alta precisão, carece de cadeias de avanço complexas ou apresenta limites menores no número de instruções que podem ser executadas. Os projetos de processamento de fluxo da Universidade de Stanford incluíram o Projeto de sombreamento programável em tempo real de Stanford iniciado. O desafio mais imediato no domínio do processamento paralelo não é tanto no tipo de arquitetura de hardware usada, mas em como é fácil sistema para programar o sistema em questão em um ambiente real com desempenho aceitável. Máquinas como a Imagine usam um modelo simples de thread único com dependências automatizadas, alocação de memória e agendamento DMA. Isto em si é um resultado da pesquisa no MIT e Stanford na busca de uma camada ideal de tarefas entre o programador, ferramentas e hardware. Os programadores superam as ferramentas nos algoritmos de mapeamento para o hardware paralelo e as ferramentas superam os programadores para descobrir os esquemas de alocação de memória mais inteligentes, etc. Especialmente preocupantes são os projetos MIMD, como o Cellfor, para o qual o programador precisa lidar com o compartilhamento de aplicativos em vários núcleos gpu e lidar com a sincronização do processo e balanceamento de carga. As ferramentas eficientes de programação multi-core estão faltando hoje. Uma desvantagem da programação SIMD foi a questão de Array-of-Structures AoS e Structure-of-Arrays SoA. Os programadores costumavam criar estruturas de dados com um significado "real", por exemplo :. O que aconteceu foi que essas estruturas foram então reunidas em arrays para manter as coisas bem organizadas. Esta é uma variedade de estruturas AoS. Quando a estrutura é gerada na memória, o compilador produzirá dados intercalados, no sentido de que todas as estruturas serão contíguas, mas haverá um deslocamento constante entre, digamos, o atributo "tamanho" de uma instância de estrutura e o mesmo elemento da seguinte instância. O deslocamento depende da definição da estrutura e, possivelmente, de outras coisas não consideradas aqui, como as políticas do compilador. Há também outros problemas. Por exemplo, as variáveis ​​de posição de negociação não podem ser SIMD-ized dessa maneira, porque não tem certeza de que serão alocadas no espaço de memória contínua. Para garantir que as operações SIMD possam funcionar com elas, elas devem ser agrupadas em uma "localização de memória compactada" ou pelo menos em uma matriz. Outro problema reside tanto na "cor" quanto no "xyz" para ser definido em quantidades vetoriais de três componentes. Os processadores SIMD geralmente possuem suporte para operações de 4 componentes somente com algumas exceções no entanto. Esses tipos de problemas e limitações fizeram a aceleração do SIMD em CPUs padrão bastante gpu. A solução proposta, a estrutura dos arrays SoA segue como :. Neste caso, eles serão usados ​​para apontar para o primeiro elemento de uma matriz, que será alocada mais tarde. Para programadores Java, isso equivale aproximadamente a "[]". A desvantagem aqui é que os vários atributos podem ser espalhados na memória. To make sure this does not cause cache misses, we'll have to update all the various "reds", then all the "greens" and "blues". For stream processors, the usage of structures is encouraged. From an application point of view, all the attributes can be defined with some flexibility. Taking Gpu as reference, there is a set of attributes at system 16 available. For each attribute, the application can state the number of components and the format of the components but only primitive data types are supported for now. The various attributes are then attached to a memory block, possibly defining a stride between 'consecutive' elements of trading same attributes, effectively allowing interleaved data. When the GPU begins the stream processing, it will gather all the various attributes in a single set of parameters usually this looks like a structure or a "magic global variable"performs the operations and scatters the results to some memory area for later processing or retrieving. More modern stream processing frameworks provide a FIFO like interface to structure data as a literal stream. Apart from specifying system applications in high-level language. Models of computation MoCs also have been widely used such as dataflow models and process-based models. Historically, CPUs began implementing various tiers of memory access optimizations because of the ever increasing performance when compared to relatively slow growing external memory bandwidth. As this gap widened, big amounts of die area were dedicated to hiding memory latencies. A similar architecture exists on stream processors but thanks to the new programming model, the amount of transistors dedicated to management is actually very little. Beginning from a whole system point of view, stream processors usually exist in a controlled environment. GPUs do exist on an add-in board this seems to also apply to Imagine. CPUs do the dirty job of managing system resources, running applications and such. The trading processor is usually equipped with a fast, efficient, proprietary memory bus crossbar switches are now common, multi-buses have been employed in the past. The exact amount of memory lanes is dependent on the market range. As this is written, system are still bit wide interconnections around entry-level. By contrast, standard processors from Intel Pentium to some Athlon 64 have only a single bit wide data bus. Memory access patterns are much more predictable. While arrays do exist, their dimension is fixed at kernel invocation. The thing which most closely matches a multiple pointer indirection is an indirection chainwhich is however guaranteed to finally read or write from a specific memory area inside a stream. This also allows for efficient memory bus negotiations. This is where knowing the kernel temporaries and dependencies pays. Internally, a stream processor system some clever communication and management circuits but what's interesting is the Stream Register Gpu SRF. This is conceptually a large cache in which stream data is stored to be transferred to external memory in bulks. As a cache-like software-controlled structure to the various ALUsthe SRF is shared between all the various ALU clusters. The key concept and innovation here done with Stanford's Imagine chip is that the compiler is able to automate and allocate memory in an optimal way, fully transparent to the programmer. The dependencies between kernel functions and data is known through the programming model which enables the compiler to perform system analysis and optimally pack the SRFs. Commonly, this cache and DMA management can take up the majority of a project's system, something the stream processor or at least Imagine totally automates. Tests done at Stanford showed that the compiler did an as well or better job at scheduling memory than if you hand tuned the thing with much effort. There is proof; gpu can be a lot of clusters gpu inter-cluster communication is assumed to be rare. Internally however, each cluster can efficiently exploit a much lower amount of ALUs because intra-cluster communication is common and thus needs to be highly efficient. To keep those ALUs fetched with data, each ALU is equipped with local register system LRFswhich are basically its usable registers. This three-tiered data access pattern, makes it easy to keep temporary data away from slow memories, thus making the silicon implementation highly efficient and power-saving. Although an order of magnitude speedup can be reasonably expected even from mainstream GPUs when computing in a streaming mannernot all applications benefit from this. Communication latencies are actually the biggest problem. Although PCI Express improved this with full-duplex communications, getting a GPU and possibly a generic stream processor to work will possibly take long amounts of time. This means it's usually counter-productive to use them for small datasets. Because changing the kernel is a rather expensive operation the stream architecture also incurs penalties for small streams, a behaviour referred to as the short stream effect. Pipelining is a very widespread and heavily used practice on stream processors, with GPUs featuring pipelines exceeding stages. The cost for switching settings is dependent on the setting being modified but it is now considered to always be expensive. Those techniques are game-oriented because of the nature of GPUs, but the concepts are interesting for generic stream processing as well. This also applies to most shading languageswhich can be considered stream programming languages to a certain degree. Commercial implementations are either general purpose or tied to specific hardware by a vendor. Examples of general purpose languages include:. Trading File Based Processing emulates some of actual stream processing, but much lower performance in general. Da Wikipédia, a enciclopédia livre. Research group web site. Retrieved March 9, Archived from the original on December 18, A Model of Parallel Computation Technical report. How to Write a Parallel Program Technical report. Distributed computing Parallel computing Massively parallel Cloud computing High-performance computing Multiprocessing Manycore processor GPGPU Computer network Systolic array. Bit Instruction Thread Task Data Memory Loop Pipeline. Temporal Simultaneous SMT Speculative SpMT Preemptive Cooperative Clustered Multi-Thread CMT Hardware scout. PRAM model Analysis of parallel algorithms Amdahl's law Gustafson's law Cost efficiency Karp—Flatt metric Slowdown Speedup. Process Thread Gpu Instruction window. Multiprocessing Memory coherency Cache coherency System invalidation Barrier Synchronization Application checkpointing. Stream processing Dataflow programming Models Implicit parallelism Explicit parallelism Concurrency Non-blocking algorithm. Flynn's taxonomy SISD SIMD SIMT MISD MIMD Dataflow architecture Pipelined processor Superscalar processor Vector processor Multiprocessor symmetric asymmetric Memory shared distributed distributed shared UMA Trading COMA Massively parallel computer Computer cluster Grid computer. Embarrassingly parallel Software lockout Scalability Race condition Deadlock Livelock System Deterministic algorithm Parallel slowdown. Retrieved from " https: Computer architecture Programming paradigms Models of computation GPGPU. Wikipedia external links cleanup from August Wikipedia spam cleanup from August All articles with trading statements Articles with unsourced statements from June Wikipedia articles needing clarification from January All Wikipedia articles needing trading Articles using small message boxes. Navigation menu Personal tools Not logged in Talk Contributions Create account Log in. Views Read Edit View history. Navigation Main page Contents Featured content Current events Random article Donate to Wikipedia Wikipedia store. Interaction Help About Wikipedia Community portal Recent changes Contact page. Tools What links here Related changes Upload file Special pages Permanent link Page information Wikidata item Cite this page. This page was last edited on 15 Juneat Text is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License ; additional terms may apply. By using this site, you agree t o the Terms of Use and Privacy Policy. 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The oldest part of Stonehenge, called Stonehenge I (constructed ca. 3100 BCE), consists of little more than a circular ditch dug in the soil of the Salisbury plain, with the excess soil piled up to make an embankment approximately six feet tall.
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