Немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными

Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них - финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных - информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.

Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.

Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.

Что такое GPU

Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.

Анализ финансовых данных на GPU

Экспонента Херста

Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):

Модель Изинга и метод Монте-Карло

Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N - число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса - рассматривается его поведение при большом числе атомов N.

В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.

Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.

Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.

Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.

Ускорение с помощью нескольких GPU

В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.

Заключение

Вы решили купить компьютер. Ходите вдоль торговых рядов, смотрите на ценники, знакомитесь с характеристиками. И возникает вопрос: что такое GPU? Часто вы наблюдаете это сочетание букв, но смысла не видите. Попробуем объяснить.

GPU - что это, и в чем отличие от CPU

GPU расшифровывается как "graphics processing unit", или графический процессор. Он являет собой отдельное устройство игровой приставки, компьютера, фотоаппарата. Отвечает за рендеринг графики, выполняет его. Справляется с этой задачей GPU замечательно, обусловлено это специально предназначенной для данных целей конвейерной архитектурой. Современные GPU куда лучше обрабатывают графику, чем аналогичные им классические центральные процессоры (ЦПУ).

В настоящее время ГПУ применяется в качестве акселератора 3D-графики, но в исключительных случаях он может быть использован для вычислений. Отличает ГПУ от ЦПУ следующее:

• архитектура: она по максимуму нацелена на высокую скорость расчета сложных графических объектов и текстур;
• сравнительно низкий набор команд.

Колоссальная вычислительная мощность объясняется именно особенностями архитектуры. Наряду с современными CPU, содержащими несколько ядер (2/4/8, что уже считалось прорывом), GPU изначально разрабатывался как многоядерная структура. Число ядер тут исчисляется сотнями!

Различие архитектуры объясняет и разницу в принципе работы. Если архитектура CPU рассчитана на последовательную обработку данных, то GPU изначально предназначен для работы с компьютерной графикой, поэтому рассчитан на массивные, но параллельные вычисления.

Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества. CPU гораздо лучше выполняет последовательные задачи. Для огромных объемов обрабатываемой информации преимущество имеет GPU. Главное условие – в задаче должен соблюдаться параллелизм.

Вы теперь знаете многое о GPU, что такое GPU, и можете даже рассказать друзьям.

Время идет, процессоры становятся все мощнее и многоядернее. Видеокарты также наращивают количество вычислительных блоков и помимо создания 3D-изображения пытаются решать те задачи, которыми до сих пор занимались центральные процессоры. При этом разработчики видеокарт обещают значительное повышение производительности, что, в общем-то, подкрепляется цифрами. Но остается вопрос - на самом ли деле архитектура видеокарт лучше подходит для решения хорошо распараллеливаемых задач и потоковой обработки больших массивов данных? Если так, то зачем нам тогда многоядерные процессоры, может действительно стоит "переложить" нагрузку на видеокарты? Сегодня мы попытаемся ответить на вопрос - "кто кого поборет, кит или слон?", применительно к соревнованию CPU и GPU в части физических расчетов. Данный материал не претендует на полноту и всеохватность, более того - рассматриваемые здесь вопросы являются далеко не единственным примером "соревнования" CPU и GPU в области вычислений. Собственно, эти заметки и появились лишь в результате дискуссии с коллегами по поводу "кто сильнее, CPU или GPU". Не откладывая в долгий ящик, решено было проверить, а действительно - кто? Вы не поверите, но итог соревнования оказался не столь очевиден, и результаты удивили обе стороны. А почему так получилось, сейчас и увидим. В качестве тестового приложения мы решили взять 3DMark Vantage, а конкретно, один из входящих в пакет тестов - CPU Physics. Выбор, в общем-то, ничем особым не обусловлен, можно сказать - "что под руку попалось". Просто в 3DMark Vantage обычно мы тестируем видеокарты, а в него входит тест расчета "физики", который может выполнятся как на CPU, так и на видеоадаптерах NVIDIA. Вот давайте и посмотрим, кто считает "физику" быстрее.

Тестовое оборудование

Что касается видеокарт, то мы использовали три следующие модели NVIDIA:

• GeForce 9500GT (32 унифицированных процессора)
• GeForce 9600GT (64 унифицированных процессора)
• GeForce GTX260 (216 унифицированных процессоров)

Тестирование

Как видите, с увеличением частоты производительность в тесте растет практически линейно. Теоретически, прямые линии должны начинаться от начала координат, поскольку при нулевой частоте CPU мы просто не получим никаких результатов, то есть нулевой FPS. Давайте проведем прямые линии от начала координат и проверим, насколько они совпадут с экспериментальными кривыми.

Получаются весьма занятные результаты. Результаты Intel Core 2 Quad QX6850 практически идеально ложатся на прямые линии (за исключением случая для трех активных ядер, что может быть обусловлено как раз несимметричностью распределения кэш-памяти между ними в силу архитектуры). Результаты процессора AMD Athlon II X4 620 также хорошо ложатся на линию, проходящую через начало координат. А вот для AMD Phenom II X4 965 все несколько сложнее. Если проводить прямую от начала координат через точку, соответствующую минимальной частоте, то следующие точки отклоняются от этой прямой вниз (случай для одного и двух активных ядер). Если же проводить прямую через точки, соответствующие более высокой частоте CPU, то получается, что результаты на частоте 2000 МГц лежат сверху над прямой. Вероятно, такое поведение результатов можно объяснить наличием у AMD Phenom кэш-памяти третьего уровня. При частоте CPU равной 2000 МГц ядра и кэш-память L3 работают синхронно, поэтому результат максимален. При увеличении частоты ядер частота L3-кэш процессора остается неизменной, и он может вносить какие-то задержки, поэтому результаты "переходят" на прямую, коэффициент наклона которой ниже. Теперь давайте вычислим "удельную мощность" рассматриваемых процессоров в этом тесте. Напомним, что это по сути есть коэффициент наклона касательной, дополнительно разделенный на количество задействованных ядер CPU. Результаты приведены в таблице ниже.

Удивительно, но в при расчетах "физики" в 3DMark Vantage рассматриваемые процессоры AMD показывают чуть лучшие результаты, чем представитель архитектуры Intel Core 2 Quad. Теперь давайте посмотрим, какую "удельную мощность" продемонстрируют GPU производства NVIDIA. Поскольку видеопроцессор является довольно сложным устройством, возник вопрос - а как вообще эту "удельную мощность" считать? Поскольку вычислениями в основном занимаются шейдерные блоки, было решено строить графики результатов на основе именно этого параметра. Что касается частоты блоков ROP, то она выбиралась максимально возможной при данной частоте шейдеров. Как оказалось, минимальный коэффициент частоты шейдерных блоков по отношению к частоте ROP-блоков равен двум. Именно такое соотношение частот и сохранялось на протяжении всех тестов. Для этой части тестов использовался тестовый стенд на основе Core 2 Quad QX6850, рабочая частота процессора - 3600 МГц, все четыре ядра активны. Результаты показаны на графике ниже.

Как видите, в данном тесте по абсолютным показателям видеокарты значительно опережают центральные процессоры в производительности. Причем даже самая слабая из присутствующих модель на минимальных частотах оказывается быстрее четырехъядерного CPU с частотой 3600 МГц. Однако поведение линий результатов несколько отличается от того, что мы видели для центральных процессоров. Более подробно это видно на графике ниже.

На этом графике через точки, соответствующие минимальным рабочим частотам видеокарт, мы провели прямые линии. Как оказалось, они сходятся не в начале координат, а пересекают ось ординат на уровне примерно 20 FPS. Странно, не правда ли? Как оказалось, ничего странного нет, а поведение линий вполне закономерно. Для этого достаточно было посмотреть на загрузку CPU во время выполнения теста - она достигала 100% для каждого из ядер. Если вернуться к данным графика №1, то легко заметить, что результат теста на процессоре Intel Core 2 Quad QX6850 @ 3600 МГц как раз и составляет 18 FPS. Мы пробовали снижать частоту процессора и уменьшать количество активных ядер, и каждый раз уровень вертикального смещения линий результатов для GPU с хорошей точностью совпадал с производительностью центрального процессора в данном тесте. Что касается отклонения линий результатов от построенных прямых, то это объясняется проще - начиная с определенного момента часть шейдерных блоков, по всей видимости, загружены не полностью. Возможно, сказываются ограниченные возможности по распараллеливанию нагрузки самого теста, а может играют роль какие-то ограничения в архитектуре видеопроцессора. Как бы там ни было, давайте вычислим "удельную мощность" GPU, используя, как и прежде, коэффициент наклона построенных прямых, поделенный на количество потоковых процессоров. Полученные результаты отображены в таблице ниже. Также в ней указана "удельная мощность" Intel Core 2 Quad QX6850.

В это трудно поверить, но в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test "удельная мощность" довольно старого, по нынешним меркам, центрального процессора оказывается как минимум в полтора раза больше "удельной мощности" современных видеопроцессоров NVIDIA. Такой вот парадоксальный результат. Впрочем, мы вовсе не предлагаем отказаться от расчетов на GPU в пользу центральных процессоров. У GPU есть еще один козырь - большая производительность на ватт потребляемой мощности. Эти прикидки сделать несложно, поэтому оставим эту возможность читателям. Ну а если сравнить абсолютные результаты CPU и GPU, полученные в рамках данного тестирования, то современные процессоры еще не скоро до них дорастут. Впрочем, и отрицать успехи процессоростроения не стоит. Не так давно были опубликованы результаты тестирования разогнанного шестиядерного процессора Intel Core i9 Gulftown . Разогнанный до частоты 5892 МГц, этот процессор в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test показал результат 63,01 FPS. Если подсчитать "удельную мощность" новинки, то получаем величину 0.00178 FPS/(МГц*кол-во ядер), что в 1.44 раза больше "удельной мощности" процессора Core 2 Quad QX6850. То есть 44% прибавки достигаются за счет преимуществ архитектуры Core i9 и технологии HyperThreading. И хотя прямого противостояния CPU и GPU по всему фронту решаемых задач пока не наблюдается, кто знает, где именно между ними развернется жестокая конкуренция. Стоит упомянуть AMD Radeon HD 5870 , обладающий вычислительной мощностью 2,7 TFLOPS, а также Microsoft DirectX 11 с поддержкой технологии Compute Shader, позволяющей переложить расчеты на GPU. То ли еще будет...

Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. - central processing unit ), так и GPU (англ. - graphics processing unit ) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.

CPU

Основная задача CPU, если говорить простыми словами, это выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время. CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько таких цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней, и именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера .

GPU

Основная функция GPU - рендеринг 3D графики и визуальных эффектов, следовательно, в нем все немного проще: ему необходимо получить на входе полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций, на выходе выдать координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач, следовательно, он содержит большой объем памяти, но не такой быстрой, как в CPU, и огромное количество исполнительных блоков: в современных GPU их 2048 и более, в то время как у CPU их количество может достигать 48, но чаще всего их количество лежит в диапазоне 2-8.

Основные отличия

CPU отличается от GPU в первую очередь способами доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый - если из памяти читается тексел текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью похожая ситуация - пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Также графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь 128–256 килобайт. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате GPU доступна в разы большая пропускная способность, что также весьма важно для параллельных расчетов, оперирующих с огромными потоками данных.

Есть множество различий и в поддержке многопоточности: CPU исполняет 1– 2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а GPU может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук! И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.

В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками. Вышеописанное устройство схематично изображено ниже:

Разница в скорости вычислений

Если CPU - это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU - это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на GPU независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Данным отличием успешно пользуются майнеры биткоинов.

Майнинг Bitcoin

Суть майнинга заключается в том, что компьютеры, находящиеся в разных точках Земли, решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины . Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды в 25 биткоинов за раз. Так как скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков, получается, что GPU значительно лучше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины. Дело даже дошло до сооружения целых ферм из видеокарт.

На что мы смотрим в первую очередь, выбирая себе смартфон? Если на минутку отвлечься от стоимости, то в первую очередь мы, конечно, выбираем размер экрана. Затем нас интересует камера, объем оперативной, количество ядер и частота работы процессора. И тут все просто: чем больше, тем лучше, а чем меньше, тем, соответственно, хуже. Однако в современных устройствах используется еще и графический процессор, он же GPU. Что это такое, как он работает и почему про него важно знать, мы расскажем ниже.

GPU (Graphics Processing Unit) — это процессор, предназначенный исключительно для операций по обработке графики и вычислений с плавающей точкой. Он в первую очередь существует для того, чтобы облегчить работу основного процессора, когда дело касается ресурсоемких игр или приложений с 3D-графикой. Когда вы играете в какую-либо игру, GPU отвечает за создание графики, цветов и текстур, в то время как CPU может заняться искусственным интеллектом или расчетами механики игры.

Архитектура графического процессора не сильно отличается от архитектуры CPU, однако она более оптимизирована для эффективной работы с графикой. Если заставить графический процессор заниматься любыми другими расчетами, он покажет себя с худшей стороны.

Видеокарты, которые подключаются отдельно и работают на высоких мощностях, существуют только в ноутбуках и настольных компьютерах. Если мы говорим об Android-устройствах, то мы говорим об интегрированной графике и том, что мы называем SoC (System-on-a-Chip). К примеру, в процессоре интегрирован графический процессор Adreno 430. Память, которую он использует для своей работы, это системная память, в то время как для видеокарт в настольных ПК выделяется доступная только им память. Правда, существуют и гибридные чипы.

В то время как процессор с несколькими ядрами работает на высоких скоростях, графический процессор имеет много процессорных ядер, работающих на низких скоростях и занимающихся лишь вычислением вершин и пикселей. Обработка вершин в основном крутится вокруг системы координат. GPU обрабатывает геометрические задачи, создавая трехмерное пространство на экране и позволяя объектам перемещаться в нем.

Обработка пикселей является более сложным процессом, требующим большой вычислительной мощности. В этот момент графический процессор накладывает различные слои, применяет эффекты, делает все для создания сложных текстур и реалистичной графики. После того как оба процесса будут обработаны, результат переносится на экран вашего смартфона или планшета. Все это происходит миллионы раз в секунду, пока вы играете в какую-нибудь игру.


Конечно же, этот рассказ о работе GPU является весьма поверхностным, но его достаточно для того, чтобы составить правильное общее представление и суметь поддержать разговор с товарищами или продавцом электроники либо понять — почему ваше устройство так сильно нагрелось во время игры. Позднее мы обязательно обсудим преимущества тех или иных GPU в работе с конкретными играми и задачами.

По материалам AndroidPit