Использование GPU при расчете оптимизации, CUDA

Добрый день.
Есть большое пожелание, чтобы при расчете параметров оптимизации можно было использовать мощности графического процессора видеокарты. Например, у Nvidia это технология называется CUDA.
При обработке переменных больше трех и малых шагах, мощности даже самого современного процессора явно не хватает.

Нет никаких проблем.
У Вас есть CUDA ?
Если да мы, готовы сделать под вас решение если договоримся о стоимости.

=При обработке переменных больше трех и малых шагах, мощности даже самого современного процессора явно не хватает.

Это спорное утверждение. Хотя вы правы, зависит от железки.
Примерно такой железки
http://www.tslab.ru/ubb/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=11572#Post11572
процессор: Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz ( 2 processors )
при условии разбития на группы параметров оптимизации и прохождении поочередно этих групп
хватает на 95 процентов задач

так что может и не надо эту CUDA городить ? :-)
CUDA хороша когда необходимо крутить сложный алгоритм в реалтайме
а с оптимизацией можно и подождать часок другой :-)

По этому поводу есть еще одно парадоксальное суждение - если у вас мощная железка вы тупо забиваете максимальную кучу параметров и ждете..
А если возникает необходимость формировать параметры по группам, то сформировать правильно можно только четко представляя логику работы скрипта, а не в слепую, что имхо совсем неплохо..
Кстати по группам выходит гораздо быстрее..

Именно !
Представляя четко физику работы вашего алгоритма, вы группами отрабатываете вход + фильтры, ведение + фильтры, выход из позиции + фильтры. На выходе получаете полухендмейд оптимизацию, но зато высокого качества и проверенную глазом человека. Что невозможно получить тупо запустив все. Ну или у меня лично такой подход в лоб не получался никогда :-)

Наверное, будет более правильно, просить у разработчиков не прикрутить ту или иную технологию для оптимизации, а разработать API (или сделать удобоваримой существующую), а мы уже как пользователи сами будем прикручивать и CUDA и распределенную оптимизацию на множестве клиентских машинах и многопоточность на множестве ядер.

По поводу оптимизации: чисто в лоб стадом дает более высокие результаты, чем группы, все равно группы параметров взаимосвязаны с параметрами других групп. Как пример, простая оптимизация трейл стопа, логически делится на StopLoss и Включить трейл + Трейл лосс. По группам у меня уходит несколько часов на пересчет, при прогоне оптимизации всех трех параметров на 8 ядерном сервере с 6 Гб памяти на это дело уходит около 22 часов, но результаты очень сильно отличаются, как по результатам, так и по значениям параметров.
Вот сейчас у меня в скрипте 12 параметров (половина из них это трейл стопы), логически разделил на 4 группы: 2 входа, 2 выхода. Лонги и шорты можно еще больше разделить, но все равно они связаны между собой, т.к. использую реинвестицию капитала. Но обсчитать все скопом я сейчас не могу, иначе уйдет столько времени, что до начала торгов уже нужна будет новая оптимизация.

На 64 бит машина работает?

Да Win Server 2008R2 x64, TsLab тоже 64 битная версия

Вы проводите переоптимизацию перед каждыми торгами? А смысл..

Нет, я провожу сейчас вообще первичную оптимизацию, а если все 12 параметров скопом поставить на оптимизацию, то на это уйдет месяцев 4-6, а когда оптимизация закончится, то она уже будет не актуальная. Если у меня используются часовики и тестирование проводилось на периоде год-полтора, то торговать можно в течение месяца-двух, потом нужна переоптимизация.

У меня такие цифры и сроки просто в голове не укладываются..
ИМХО где-то у Вас методологические ошибки..
Впрочем в каждой голове свои тараканы..:-))
Удачи..

Мы думаем о вводе плагинов.
Клиенты сами смогут писать необходимый им функционал.
Быстро это не появится, но это одно из основных направлений развития TSLab.

Дгобрый день, было заявлено что это одно из основных направлений развития ,но по факту сейчас TSlab не поддерживает CUDA, как-то было реализовано решение о нагрузке более оптимизированно многоядерных серверных процессоров,но насколько эффективно я не заметил на своих 24 ядрах и 2-х процессорах,а вот CUDA всё равно эффективнее. Может вернемся к этому вопросу и поставим на очередь?

Если речь об АПИ, оно давно есть, пример здесь:
https://blog.tslab.pro/pages/viewpage.action?pageId=10748704

Включите так
https://blog.tslab.pro/pages/viewpage.action?pageId=10748601