Verteilung auf Worker-Kerne
Mehrere CPU-Kerne können zugewiesene Kandidaten parallel bearbeiten.
GPU-NATIVE / MEASURED
3,7 Millionen Strategien.
Sechs Minuten, 43 Sekunden.
Gemessen auf einer RTX 3090 mit einer realen Forschungskonfiguration. Gezählt werden die abgeschlossenen Strategien von der Generierung über den vollständigen Backtest bis zur Bewertung und Auswahl.
RTX 3090 / REALE FORSCHUNGSKONFIGURATION
Gemessen am 2026-09-30 mit einer realen Forschungskonfiguration: QHG#-37-Minuten-Daten (2014-04-13 bis 2026-09-25), 121.440 Bars pro Kandidat, Zufallsgenerierung, 97 % GPU-Auslastung, alle 82 von 82 SMs (GPU-Recheneinheiten) aktiv.
3.745.792In 6 Min. 43 s bewertete Strategien
0,108 msDurchschnittliche Zeit pro Strategie
11.992Live-Geschwindigkeit des Chronographen: Kandidaten / Sekunde (30-Minuten-Spitze 12.590)
1,13 MilliardenDurchschnittlich verarbeitete Bars pro Sekunde
Live-Geschwindigkeit und Spitzenwert sind die Anzeigen des Chronographen zum jeweiligen Zeitpunkt; Durchschnittswerte ergeben sich aus der Gesamtzahl der Strategien geteilt durch die Gesamtzeit. Die tatsächliche Geschwindigkeit hängt von Grafikkarte, Datenlänge und Forschungskonfiguration ab.
CPU / GPU · ARCHITEKTUR
Dieselbe Forschungsfrage.Eine andere Rechendimension.
Kandidaten-Batches, parallel ausgewertet
Die CPU bereitet die Forschungsaufgabe vor; die GPU führt Generierung, Backtesting und Bewertung im Batch aus.
Die Blöcke links veranschaulichen nur die Aufgabenverteilung auf der CPU, nicht die Zahl der Kerne oder einen Beschleunigungsfaktor. Rechts ist das Zifferblatt des AlphaPrime-Chronographen, aufgezeichnet auf einer RTX 3090: Seine 82 äußeren Zellen entsprechen den 82 SMs, die Animation veranschaulicht nur die Aktivität.