Résultats de la recherche sur " gpu "

[Jason]

J'ai testé StrategyQuant avec le M1 récemment en utilisant le modèle de base M1 Macbook Air avec 8GB RAM contre mon iMac i5 quad core avec 32GB RAM. Il semble être 2,5 à 3 fois plus rapide que mon iMac bien que je puisse voir dans le moniteur d'activité que le statut du processus StrategyQuant est toujours listé avec une architecture Intel, je suppose donc qu'il n'a pas encore été optimisé pour le M1.

Je pense également que cela fonctionne via Rosetta, ce qui n'est certainement pas optimal. J'ai vu un autre post demandant l'utilisation des cœurs supplémentaires du GPU M1 et du moteur neuronal.

Il semble donc que des améliorations soient encore possibles.

En ce qui concerne la stabilité, la dernière version du Mac (B131) n'est pas très stable, que ce soit sur le nouveau M1 ou sur le Mac Intel, malheureusement pas tant au niveau du traitement que de l'interface graphique, c'est ce qui ressort de mon utilisation et de mes tests. Les rapports ont été déposés par moi et d'autres, donc je suis sûr que l'équipe de développement cherche à résoudre les problèmes.

[Waid]

Bonjour Hankeys,

Merci pour votre recommandation.

Peut-être que je vais acheter une AMD R9 5950x + mini-ITX.

BTW, SQX est-il exigeant en matière de GPU ?

[ivan]

AMD annonce les dates de lancement des processeurs Zen 3 et des cartes graphiques RDNA 2 "Big Navi".

https://www.notebookcheck.net/AMD-announces-launch-dates-for-Zen-3-CPUs-and-RDNA-2-Big-Navi-graphics-cards.492671.0.html

Zen 3 sera officiellement lancé le 8 octobre et RDNA 2 (avec les GPU de la série Radeon RX 6000) sera lancé le 28 octobre.

Timisoara, Roumanie
3900X 3.8 Ghz 12 cœurs, 64GB RAM DDR4 3000Mhz, Samsung 970 EVO Plus M.2 NVMe

[Folie82007]

J'ai récemment acheté un système Ryzen 3900x avec 32 Go de RAM pour générer des stratégies. C'est une excellente configuration qui me permet de faire beaucoup de choses 🙂 .

J'ai fait beaucoup de recherches et j'ai eu quelques problèmes pour tout mettre en place, j'ai donc pensé partager mes expériences avec ceux d'entre vous qui cherchent à construire une installation similaire pour le SQX.

Au début, j'ai eu des problèmes avec des températures de charge élevées et je voulais partager quelques informations avec ceux d'entre vous qui envisagent d'utiliser les derniers processeurs Ryzen pour construire des stratégies SQX.

J'ai fait beaucoup de recherches avant d'acheter cette machine et j'avais particulièrement à cœur de maintenir la température de mon processeur à un niveau bas. J'ai regardé beaucoup d'avis sur les boîtiers et sur le watercooling AIO.

Finalement, je suis resté fidèle à mon vieux boîtier Silverstone Raven 2 et j'ai décidé d'opter pour le refroidissement par air. Même si mon Raven 2 a environ 10 ans, dans de nombreuses critiques, il était de loin le boîtier le plus cool encore sur le marché parce que Silverstone est le SEUL fabricant de boîtiers sur le marché qui oriente la carte mère à 90 degrés. Cela signifie que les prises de la carte mère, de la carte graphique et de la carte son se trouvent sur le dessus du boîtier et non sur le côté comme c'est le cas normalement.

Le boîtier est équipé de 3 très grands ventilateurs de refroidissement au bas du boîtier et pousse l'air vers le haut, en utilisant un effet de type cheminée et cela fonctionne beaucoup mieux que la plupart des autres conceptions de boîtier parce qu'il tire pleinement parti du concept de thermodynamique et pousse toute la chaleur ascendante directement vers le haut du boîtier, au lieu d'avoir des problèmes comme la tête du GPU qui monte dans le ventilateur de refroidissement du processeur. Une grande victoire.

Si j'avais choisi un boîtier plus moderne, j'aurais eu des températures jusqu'à 10°C plus élevées, ce qui aurait annulé le gain de 5 à 10°C que j'aurais obtenu en utilisant un AIO, et c'était une dépense inutile.

Finalement, j'ai opté pour le Noctua NH-D15, qui est un énorme refroidisseur d'air et qui est la solution de refroidissement d'air la plus froide sur le marché depuis un certain temps. Non seulement le CPU bénéficie de ce gros refroidisseur, mais les VRM et la RAM reçoivent également de l'air frais.

Même avec tout cela (ou si j'avais choisi l'AIO), j'ai toujours eu des problèmes de refroidissement. Lorsque j'ai commencé à tout installer, mes températures de charge se situaient toujours entre 68 et 75°C, ce qui me mettait très mal à l'aise, même si c'est censé être dans les normes.

J'ai fait quelques recherches et j'ai découvert que, pour une raison quelconque, parce que ces CPU et les cartes mères X570 / B550 / X470 sont encore des technologies relativement nouvelles, et qu'elles ont encore beaucoup de maturation à faire, les fabricants de cartes mères surtensionnent généralement le CPU.

J'ai fait quelques recherches supplémentaires et je suis tombé sur ces deux vidéos, qui m'ont IMMENSÉMENT aidé :

https://www.youtube.com/watch?v=Ssuqhyqah2k

https://www.youtube.com/watch?v=2wM3obN2pAE

J'ai maintenant réglé mon CPU à 3.9Ghz pour tous les cœurs / threads et ma tension CPU à 1.125v en utilisant Ryzen Master et mes températures de charge ne dépassent jamais 50C et je suis BEAUCOUP plus heureux avec ça et je génère toujours des stratégies sur 95% aussi rapidement qu'avant, mais avec des paramètres beaucoup plus sûrs ! 🙂 .

[Stormin_Norman]

Bonjour à tous !

Mon utilisation du CPU se situait à 100% constant dans SQ jusqu'à 126. Le réglage est d'utiliser tous les cœurs sauf 1 pour le gpu.

Avec 127, cela se présente comme suit :

 

Cela fonctionne-t-il correctement ?

THX

"Être ou ne pas être ? C'est la qu3stinn" - Singe sur la machine à écrire

[gusyoan]

J'ai un double Xeon 64 threads et 128G LR DIMM dans mon poste de travail, j'attends juste d'avoir un moyen plus efficace pour m'améliorer. J'ai vérifié les posts précédents, il semble que le GPU ne fonctionne pas 🙁

[gusyoan]

Bonjour Mark,

Outre le GPU, est-il possible d'utiliser une carte FPGA ou ASIC ?

[ivan]

Mark Fric a publié un billet, il y a quelques années, dans lequel il expliquait au niveau le plus élémentaire que les règles de l'algotrading et les règles sur lesquelles une stratégie est basée, "what if", ne sont tout simplement pas compatibles avec la façon dont l'architecture des GPU est conçue. Ou quelque chose de similaire, je ne retrouve pas le post et je ne me souviens que de certains éléments de ce post. En tout cas, pour moi et pour beaucoup d'autres, c'était suffisamment convaincant.

Un autre argument, mais basé sur des déductions logiques : aujourd'hui, il existe plusieurs autres logiciels similaires à SQX, mais tous conçus pour être exécutés sur CPU. Si un logiciel fonctionnant sur GPU était possible, il est fort probable qu'il soit déjà fonctionnel et public à l'heure actuelle. Si un tel logiciel n'existe pas, c'est en soi une affirmation.

En ce qui concerne les performances réelles de SXQ sur différents processeurs, c'est un sujet connexe mais différent. C'est exactement dans ce but que j'ai ouvert le fil de discussion sur les configurations de PC et les benchmarks, afin que nous ayons tous une vision technique et précise de la situation. En théorie, deux choses devraient se produire si vous exécutez le logiciel sur deux processeurs différents. Soit la même stratégie est créée plus rapidement, en quelques jours au lieu de quelques semaines, soit dans la même unité de temps, vous obtenez une stratégie plus complexe (et par déduction, plus rentable).

Timisoara, Roumanie
3900X 3.8 Ghz 12 cœurs, 64GB RAM DDR4 3000Mhz, Samsung 970 EVO Plus M.2 NVMe

[Gianfranco]

Dans un de mes anciens messages, j'ai demandé s'il était possible d'utiliser les cœurs cuda du gpu (nvidia) pour le calcul parallèle.
et ils ont répondu que ce n'était pas possible ....
donc pour ceux qui ont de l'argent à dépenser... xeon platinum, gold (deux) amd TR amd EPYC mais beaucoup de puissance sans savoir quoi faire... c'est inutile... je veux dire que beaucoup se focalisent uniquement sur la puissance de calcul. Je connais des algotraders qui travaillent avec des ordinateurs de niveau moyen et qui font des stratégies qui marchent... Je pense que courir après tous les derniers CPU ne sert pas à grand chose...

ce n'est qu'une observation

J'ai changé d'ordinateur 3 fois, toujours plus rapide, les stratégies ne se sont pas améliorées avec la vitesse de l'ordinateur.

[ivan]

En ce qui concerne l'utilisation du GPU dans SQ, vous pouvez lire ici un post récent de l'administrateur

https://strategyquant.com/forum/topic/parallel-processing-for-genetic-training-and-generation/#post-247279

L'administrateur, Mark Fric, a également expliqué ces principes dans des messages plus anciens, comme celui-ci

https://strategyquant.com/forum/topic/1774-what-type-of-computer-specifications-do-you-all-have/page/2/#post-126669

En ce qui concerne les Xeon et les performances, les derniers AMD Ryzen 9 et Threadrippers sont parmi les meilleurs de la technologie mondiale actuelle.

Timisoara, Roumanie
3900X 3.8 Ghz 12 cœurs, 64GB RAM DDR4 3000Mhz, Samsung 970 EVO Plus M.2 NVMe

[gusyoan]

Il semble que le Xeon ne réponde pas suffisamment aux besoins professionnels, l'équipe de SQ prévoit-elle d'ajouter des fonctionnalités supplémentaires comme le GPU ? même une évolution comme celle du Bitcoin miner serait préférable, CPU-GPU-FPGA-ASIC.

[kainc301]

Mark Fric a écrit :

J'ai consulté à plusieurs reprises mes amis universitaires titulaires d'un doctorat qui travaillent avec des GPU et, malheureusement, la situation n'a pas changé : les GPU ne nous conviennent pas. Il est possible d'exécuter l'évolution génétique ainsi qu'une "certaine forme" de backtesting sur GPU. Le problème est la nature ouverte de la SQ que nous voulons réaliser. Nous pourrions créer une architecture de stratégie fixe et un ensemble fixe d'indicateurs qui seraient testés sur GPU, mais nous ne pourrions pas utiliser des choses comme les modèles de stratégie, la programmation d'indicateurs personnalisés et d'autres blocs, qui sont tous des points forts de SQ X. Cette accélération au centuple qu'ils mentionnent dans les articles n'est possible que dans certaines conditions et avec certains programmes, il n'est pas encore possible d'accélérer le processus général de backtesting de cette manière.

C'est regrettable. Je suis d'accord pour dire qu'il est beaucoup plus important de conserver la flexibilité dans l'utilisation d'indicateurs/modèles personnalisés que de la sacrifier au profit de la performance.

La vraie solution pour obtenir des performances plus élevées grâce au matériel est donc d'utiliser plusieurs CPU connectés par un système de grille. Au moins, je peux économiser de l'argent sur des GPU coûteux haha.

[Mark Fric]

J'ai consulté à plusieurs reprises mes amis universitaires titulaires d'un doctorat qui travaillent avec des GPU et, malheureusement, la situation n'a pas changé : les GPU ne sont pas adaptés à nos besoins.

Il est possible d'exécuter l'évolution génétique ainsi qu'une "certaine forme" de backtesting sur GPU. Le problème réside dans la nature ouverte du SQ que nous voulons réaliser.

Nous pourrions créer une architecture de stratégie fixe et un ensemble fixe d'indicateurs qui seraient testés dans le GPU, mais nous ne pourrions pas utiliser des choses comme les modèles de stratégie, la programmation d'indicateurs personnalisés et d'autres blocs, qui sont tous des points forts du SQ X.

Cette accélération au centuple mentionnée dans les articles n'est possible que dans certaines conditions et avec certains programmes, il n'est pas encore possible d'accélérer le processus général de backtesting de cette manière.

Marque
StratégieArchitecte de Quantités

[kainc301]

J'ai fait beaucoup de recherches sur les forums de SQ et ailleurs pour comprendre les goulots d'étranglement actuels de l'informatique GPU lorsqu'il s'agit de backtesting. Lorsque Mark en a parlé dans le passé, le problème était lié à l'utilisation des GPU pour le calcul général, car le backtesting était plus complexe que les opérations mathématiques. Un sentiment similaire a été décrit dans ce résumé académique : https://pdfs.semanticscholar.org/d087/f5cb4a92f98aaef5008ceb682954f7ffbee2.pdf

Cependant, il semble que deux chercheurs aient réussi à utiliser efficacement les GPU avec des algorithmes génétiques sur les marchés des changes. Je recommande vivement d'étudier et éventuellement de mettre en œuvre cette approche. Un lien complet vers leur recherche universitaire est disponible ici : http://people.scs.carleton.ca/~dmckenne/5704/Paper/Final_Paper.pdf

J'ai également découvert que NVIDIA était en mesure d'utiliser des GPU pour le backtesting des marchés financiers et d'obtenir une accélération de 6000 fois https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/industries/finance/finance-trading-executive-briefing-hr-web.pdf.

Je ne sais pas comment ils ont procédé, je vais donc continuer à chercher, mais il semble y avoir un moyen d'incorporer la logique CUDA qui est capable de faire le type de backtesting qui était auparavant considéré comme presque impossible à faire. Je pense donc qu'il y a encore de l'espoir pour que cela soit implémenté dans le SQX un jour. Si cela a déjà été fait, je ne considère pas cela comme "impossible". Les chercheurs qui ont intégré des GPU dans leur algorithme génétique ont également utilisé CUDA pour parvenir à leurs résultats.