Moving Average Cuda

Cuando se calcula una media móvil en ejecución, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocó al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio de la Intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Para otro enfoque, puede Truncar la ventana del promedio móvil exponencial y luego calcular su señal filtrada haciendo una convolución entre su señal y la exponencial con ventanas. La convolución se puede calcular usando la librería CUDA FFT libre (cuFFT) porque, como ustedes saben, la convolución puede expresarse como la multiplicación puntual de las dos señales en el dominio fourier (Este es el apropiado nombre del Teorema de la Convolución, Que se ejecuta con una complejidad de O (n log (n))). Este tipo de enfoque reducirá al mínimo el código del kernel CUDA y se ejecutará muy rápidamente, incluso en una GeForce 570 en particular, por lo que si puede hacer todos sus cálculos en una sola precisión (flotante). Yo propondría manipular la ecuación de diferencia anterior como se indica a continuación y luego usar primitivas CUDA Thrust. DIFERENCIAS MANIPULACIÓN DE ECUACIÓN - FORMA EXPLÍCITA DE LA DIFERENCIA DE ECUACIÓN Por álgebra simple, puede encontrar lo siguiente: En consecuencia, la forma explícita es la siguiente: CUDA THRUST IMPLEMENTATION Puede implementar la forma explícita anterior mediante los siguientes pasos: Inicializar una secuencia de entrada dinput to Alfa excepto para dinput0 1. Definir un vector d1 overbetatothen igual a 1, 1 / beta, 1 / beta2, 1 / beta3. Multiplicar elementwise dinput por d1overbetatothen Realizar una inclusivescan para obtener la secuencia de la yn / betan Divide la secuencia anterior por 1, 1 / beta, 1 / beta2, 1 / beta3. El enfoque anterior puede recomendarse para sistemas lineales de variación de tiempo (LTV). Para los sistemas Linear Time-Invariant (LTI), el enfoque FFT mencionado por Paul puede ser recomendado. Im dando un ejemplo de ese enfoque utilizando CUDA Thrust y cuFFT en mi respuesta a FIR filtro en CUDA. Qué es CUDA Inscribirse hoy Introducción a la programación paralela Un curso en línea abierto de Udacity Instructores: Dr. John Owens, UC Davis y Dr. David Luebke, NVIDIA CUDA reg es una plataforma de computación paralela y un modelo de programación inventado por NVIDIA. Permite incrementos dramáticos en el rendimiento de la computación al aprovechar la potencia de la unidad de procesamiento gráfico (GPU). Con millones de GPU habilitadas por CUDA vendidas hasta la fecha, los desarrolladores de software, científicos e investigadores están encontrando amplios usos para la computación GPU con CUDA. Aquí hay algunos ejemplos: Identificar la placa oculta en las arterias. Los ataques al corazón son la principal causa de muerte en todo el mundo. Harvard Engineering, Harvard Medical School y Brigham Womens Hospital se han unido para utilizar GPU para simular el flujo sanguíneo e identificar la placa arterial oculta sin técnicas invasivas de imagen o cirugía exploratoria. Analizar el flujo de tráfico aéreo. El Sistema Nacional del Espacio Aéreo gestiona la coordinación a nivel nacional del flujo del tráfico aéreo. Los modelos informáticos ayudan a identificar nuevas formas de aliviar la congestión y mantener el tráfico de aviones en movimiento de manera eficiente. Utilizando la potencia computacional de las GPU, un equipo de la NASA obtuvo una gran ganancia de rendimiento, reduciendo el tiempo de análisis de diez minutos a tres segundos. Visualizar las moléculas. Una simulación molecular llamada NAMD (nanoescala molecular dinámica) obtiene un gran impulso de rendimiento con GPUs. La aceleración es el resultado de la arquitectura paralela de las GPUs, lo que permite a los desarrolladores de NAMD cargar las partes de la aplicación en la GPU utilizando el CUDA Toolkit. Antecedentes GPU Computing: The Revolution Se enfrenta a imperativos: Mejorar el rendimiento. Resolver un problema más rápidamente. Procesamiento paralelo sería más rápido, pero la curva de aprendizaje es empinado no es más. Con CUDA, puede enviar códigos C, C y Fortran directamente a GPU, sin necesidad de lenguaje de ensamblaje. Los desarrolladores de compañías como Adobe, ANSYS, Autodesk, MathWorks y Wolfram Research están despertando al gigante dormido GPU - para hacer computación científica y de ingeniería de propósito general en una amplia gama de plataformas. Usando lenguajes de alto nivel, las aplicaciones aceleradas por GPU ejecutan la parte secuencial de su carga de trabajo en la CPU, la cual está optimizada para el rendimiento de un solo subproceso al mismo tiempo que se acelera el procesamiento paralelo en la GPU. Esto se denomina computación GPU. La computación GPU es posible porque la GPU de hoy hace mucho más que renderizar gráficos: chisporrotea con un teraflop de rendimiento de punto flotante y crunches tareas de aplicación diseñadas para cualquier cosa, desde las finanzas a la medicina. CUDA se despliega ampliamente a través de miles de aplicaciones y trabajos de investigación publicados y soportado por una base instalada de más de 375 millones de GPUs habilitadas por CUDA en notebooks, estaciones de trabajo, clusters de computación y supercomputadoras. Visite la Zona CUDA para ver ejemplos de aplicaciones en diversos mercados verticales y despierte su GPU gigante. Historia de la GPU Computing Las primeras GPUs fueron diseñadas como aceleradores gráficos, soportando únicamente tuberías específicas de función fija. A partir de finales de los 90, el hardware se volvió cada vez más programable, culminando en la primera GPU de NVIDIA en 1999. Menos de un año después de que NVIDIA acuñara el término GPU, los artistas y desarrolladores de juegos no eran los únicos que hacían el trabajo innovador con la tecnología: Aprovechando su excelente rendimiento en coma flotante. El GPU de Propósito General (GPGPU) había amanecido. Pero GPGPU estaba lejos de ser fácil en ese entonces, incluso para aquellos que conocían los lenguajes de programación gráfica como OpenGL. Los desarrolladores tenían que asignar cálculos científicos a problemas que podrían representarse mediante triángulos y polígonos. GPGPU estaba prácticamente fuera de los límites de aquellos que no habían memorizado las últimas API gráficas hasta que un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford decidió reimaginar la GPU como un procesador de transmisión. En 2003, un equipo de investigadores liderado por Ian Buck dio a conocer Brook, el primer modelo de programación ampliamente adoptado para extender C con construcciones de datos paralelos. Utilizando conceptos como corrientes, núcleos y operadores de reducción, el compilador Brook y el sistema runtime expusieron la GPU como un procesador de uso general en un lenguaje de alto nivel. Lo más importante, los programas de Brook no sólo eran más fáciles de escribir que el código GPU manualmente ajustado, eran siete veces más rápido que el código existente similar. NVIDIA sabía que el hardware de alta velocidad debía ser acoplado con herramientas intuitivas de software y hardware, e invitó a Ian Buck a unirse a la compañía y empezar a desarrollar una solución para ejecutar C en la GPU. Al unir el software y el hardware, NVIDIA dio a conocer CUDA en 2006, la primera solución mundial para la computación general en GPUs. Herramientas y capacitación del ECOSISTEMA Hoy en día, el ecosistema de CUDA está creciendo rápidamente a medida que más y más empresas ofrecen herramientas, servicios y soluciones de clase mundial. Si desea escribir su propio código, la forma más fácil de aprovechar el rendimiento de las GPUs es con el CUDA Toolkit. Que proporciona un entorno de desarrollo integral para desarrolladores C y C. El CUDA Toolkit incluye un compilador, bibliotecas matemáticas y herramientas para depurar y optimizar el rendimiento de sus aplicaciones. También encontrará ejemplos de código, guías de programación, manuales de usuario, referencias API y otra documentación para ayudarle a empezar. NVIDIA proporciona todo esto de forma gratuita, incluyendo NVIDIA Parallel Nsight para Visual Studio, el primer entorno de desarrollo de la industria para aplicaciones masivas paralelas que utilizan tanto GPUs como CPUs. Aprender a usar CUDA es conveniente, con capacitación integral en línea disponible, así como otros recursos, tales como webinarios y libros. Más de 400 universidades y universidades enseñan la programación de CUDA, incluyendo docenas de Centros de Excelencia CUDA y Centros de Investigación y Capacitación de CUDA. Para desarrolladoresNo soy un programador con ninguna habilidad. Sólo alguien curioso sobre CUDA y así que estoy haciendo un poco de lectura. Me encontré con un ejemplo de uso de empuje para hacer un promedio móvil: El ejemplo, tal como es, se ejecuta y en su mayoría funciona correctamente. Sin embargo su trivial en el sentido de que sólo hace una operación de media móvil. Cómo diría 352 de estas operaciones de media móvil en paralelo, todos los que operan en el mismo flujo de datos En mi mente el flujo de programa podría ser: Generar el amplificador de datos enviarlo a un núcleo CUDA. (Lo mismo que el código existente, pero creo que las longitudes de 1000 o 10000 en lugar de 30) Copiar desde el núcleo de CUDA su en todos los otros 351 CUDA núcleos en mi GTX 465 Dígale a cada núcleo CUDA qué número de elementos de datos a la media. (4. 5. 6. 352. 353. 354) Dígale al dispositivo que ejecute el promedio en cada núcleo en paralelo Lea los resultados de cada núcleo Veo que este código hace que todo suceda, pero cómo puedo conseguir que Thrust haga Muchos de estos en paralelo Mi interés aquí es acerca de algo como datos de valores. Si estoy mirando a los precios de GOOG Id poner eso en la GPU con todos los núcleos y dejarlo allí. Id entonces ser libre de hacer un montón de procesamiento sin cargar los datos más y sólo la lectura de los resultados de cada núcleo. NOTA: Es posible que no quiera usar GOOG en todos los núcleos. Algunos núcleos pueden ser GOOG, otros con algún otro símbolo, pero voy a llegar más tarde. Im apenas pensando que no quiero los datos comunes en memoria global si theres bastante sitio en cada base. Supongo que esto es bastante sencillo para CUDA amp Thrust Pregunta Sep 12 12 at 19:39 Mi comprensión es que usted está interesado en las siguientes dos situaciones: Usted tiene una larga secuencia de artículos y desea calcular un cierto número de promedios, por Promediando en diferentes números de artículos, es decir, usando diferentes longitudes para la ventana de promedio móvil. Esto es lo que entiendo de su pregunta original. Usted tiene una serie de secuencias, almacenadas consecutivamente en la memoria, y desea hacerlas medias en paralelo con una ventana de promedio fijo de tamaño 2 RADIUS 1. Esto es lo que el código ArrayFire propuesto por asm hace - usted lo ha aceptado. En lugar de usar CUDA Thrust, creo que sería más fácil escribir su propio kernel CUDA para realizar las operaciones anteriores. A continuación, un ejemplo completamente trabajado que funciona de la misma manera que el código ArrayFire propuesto por asm, cubriendo así el caso 2. Modificarlo para cubrir el caso 1 sería sencillo. Respondió 15 de noviembre 14 a las 15:42 Su respuesta 2016 Stack Exchange, IncBarracuda Networks, Inc. rompió su media móvil de 50 días en una forma alcista. CUDA-US. 11 de julio de 2016 Rendimiento del precio de las acciones en relación con los pares En comparación con los pares, el rendimiento inferior relativo del último año está en contraste con la rentabilidad más reciente. CUDA-US 8216s precio de las acciones de -52,39 en los últimos 12 meses está por debajo de su mediana de iguales, pero su tendencia a 30 días en el rendimiento de las acciones de 15,77 es mejor que la mediana de iguales. Este reciente aumento en el precio de las acciones puede anunciar un cambio en el desempeño del precio de la acción relativa. Definiciones de etiquetas de cuadrante. Hover para saber más Liderando, Fading, Lagging, Rising Screen para las empresas que utilizan el rendimiento relativo de precio de la acción Ganancias Momentum Barracuda Networks, Inc. tiene una puntuación de ganancias de 68,99 y tiene una valoración relativa de OVERVALUED. Las acciones con un alto dinamismo de ganancias son una opción preferida para las jugadas de impulso. Si están infravalorados, puede ser una ventaja adicional y puede indicar un impulso sostenido. Definiciones de etiquetas de cuadrante. Hover para saber más Sobrevalorado, Momento de alta ganancia, Subvalorado, Momento de alta ganancia, Subvalorado, Momento de ganancias bajas, Sobrevalorado, Bajo rendimiento Pantalla de impulso para empresas que utilizan la puntuación Momentum de ganancias