Gpu 거래 시스템

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전산 금융.

NVIDIA® Tesla® GPU Accelerators는 금융 서비스 회사가 저렴한 비용으로 더 나은 분석 기능을 사용하여 비즈니스를 신속하게 추진할 수있는 능력을 제공합니다. GPU를 사용하면 상인 수준의 복잡한 위험 계산을 수초 내 실행할 수있어 실시간 위험을 평상시와 같이 비즈니스 할 수 있습니다. 위험 부담, 거래 상대방 위험 및 초기 및 평생 마진 계산은 GPU 가속의 이점을 누릴 수있는 몇 가지 계산 유형입니다. 보다 복잡한 모델을 통해 시나리오 및 민감도가 증가하고 전반적인 비용이 최대 80 % 감소합니다. 이 기술은 ISV, 도서관 공급 업체, 컨설턴트 및 교육 회사와 같은 다양한 솔루션 공급 업체의 생태계로 GPU를보다 쉽게 ​​이용할 수있게 해줍니다.

GPUS에서 개발하기로 선택한 이유는 다음과 같습니다.

회원 평가 : Murex의 정량적 연구 책임자 인 Pierre Spatz.

증언 : Mike Giles, Oxford University 수학 교수.

컴퓨터를 다운로드하십시오.

주요 전산 금융 응용 프로그램에 대한 정보는 GPU 응용 프로그램 페이지를 방문하십시오.

GPU-CPU 아키텍처를 사용하여 주식 거래를위한 GA 기반의 실시간 시스템 속도 향상.

Iván Contreras Yiyi Jiang J. 이그나시오 히달고의 저자 Laura Núñez-Letamendia.

기계 거래 시스템을 사용하면 투자자가 금융 시장에 투자 할 때 상인의 심리적 반응을 피하면서 투자 성과 (거시 경제 변수, 회사 정보, 산업 지표, 시장 변수 등)에 영향을 미치는 요인과 관련된 막대한 양의 데이터를 관리 할 수 ​​있습니다. 일일 빈도 대신 일일 빈도로 거래가 수행 될 때 거래를 지원하는 데 필요한 응답 시간이 단축되는 동안 처리해야하는 데이터의 양이 늘어나 기 때문에 기계적 거래 시스템이 매우 강력한 엔진에 의해 지원되어야합니다. 수많은 연구에서 기계적 거래 시스템을 구동하는 엔진으로 유전자 알고리즘 (GA)의 사용을 문서화합니다. 이 백서에서 제공 한 경험적 통찰력은 GA와 GPU-CPU 아키텍처를 함께 사용하면 이러한 유형의 금융 애플리케이션을 위해 GA의 강력한 성능과 검색 용량을 빠르게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 또한 병렬 처리를 통해 이전 GA 근사값을 구현하고 테스트 할 수 있습니다. 투자 성과와 관련하여 S & P 500 기업의 평균 이익은 동기간 273 %였던 10 년 (1996-2006) 동안 S & amp; P 500 기업에 대해 870 %의 이익을보고 할 수 있습니다.

참조.

저작권 정보.

저자 및 제휴사.

Iván Contreras 1 Yiyi Jiang 1 J. Ignacio Hidalgo 2 권의 저자 Laura Núñez-Letamendia 1 1. IE 비즈니스 스쿨 마드리드 스페인 2. 컴퓨터 건축 학부, Facultad de Informática Universidad Complutense de Madrid Madrid Spain.

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&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

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GPU 거래 시스템.

스트림 처리는 일부 응용 프로그램이 제한된 형식의 병렬 처리를보다 쉽게 ​​활용할 수 있도록하는 데이터 흐름 프로그래밍 스트림 처리 및 반응 거래 [1]와 동일한 컴퓨터 프로그래밍 패러다임입니다. 이러한 응용 프로그램은 그래픽 처리 장치의 부동 소수점 장치 나 필드 프로그래머블 게이트 어레이 FPGA [2]와 같이 할당, 동기화 또는 해당 장치 간의 통신을 명시 적으로 관리하지 않고 여러 계산 단위를 사용할 수 있습니다. 스트림 처리 패러다임은 수행 할 수있는 병렬 계산을 제한하여 병렬 소프트웨어 및 하드웨어를 단순화합니다. 데이터 시퀀스가 ​​주어지면 일련의 연산 커널 함수가 스트림의 각 요소에 적용됩니다. 외부 메모리 상호 작용에 공인 된 대역폭 손실을 최소화하기 위해 거래 기능이 일반적으로 거래되고 최적의 로컬 온칩 메모리 재사용이 시도됩니다. 하나의 커널 기능이 스트림의 모든 요소에 적용되는 균일 한 스트리밍이 일반적입니다. 커널 및 스트림 추상화는 데이터 종속성을 노출하므로 컴파일러 도구는 온칩 관리 작업을 완전히 자동화하고 최적화 할 수 있습니다. 스트림 처리 하드웨어는 예를 들어 스코어 보드를 사용하여 종속성을 알게되면 직접 메모리 액세스 DMA를 시작할 수 있습니다. 데이터 흐름 프로그래밍 과정에서 s 스트림 처리가 탐색되었습니다. 단일 지정 언어의 언어 SISAL 스트림 및 반복이 그 예입니다. 스트림 처리는 이미지, 비디오 및 디지털 신호 처리와 같은 기존 DSP 또는 GPU 유형의 응용 프로그램에서는 매우 효과적이지만 데이터베이스와 같은 더 무작위화된 데이터 액세스로는 범용 처리에는 적합하지 않은 데이터 중심 모델에 의해 주도되는 절충안입니다 . 모델에서 약간의 유연성을 희생 시키면 쉽고 빠르며 효율적인 실행이 가능합니다. 컨텍스트에 따라 프로세서 설계가 최대 효율성 또는 유연성을위한 절충을 위해 조정될 수 있습니다. 스트림 처리는 세 가지 응용 특성을 나타내는 응용 프로그램에 특히 적합합니다. 각 GPP에 대해 입력에서 읽고 작업을 수행하고 출력에 쓸 수만 있습니다. 여러 개의 입력과 여러 개의 출력을 가질 수 있지만 읽기 쉽고 쓸 수있는 메모리는 절대로 사용할 수 없습니다. 기본 컴퓨터는 순차 실행 패러다임에서 시작되었습니다. 기존의 CPU는 SISD를 기반으로 한 번에 하나의 작업 만 개념적으로 수행합니다. 세계의 컴퓨팅 요구가 발전함에 따라 관리 할 데이터의 양이 매우 빠르게 증가했습니다. 순차 프로그래밍 모델은 처리 능력에 대한 증가 된 요구에 대처할 수 없었 음이 분명했습니다. 엄청난 양의 계산을 수행 할 수있는 대체 방법을 찾기 위해 다양한 노력이 기울 였지만 유일한 해결책은 일정 수준의 병렬 실행을 이용하는 것이 었습니다. 시스템 노력의 결과는 다른 데이터의 여러 인스턴스에 하나의 명령을 적용 할 수있는 SIMDa 프로그래밍 패러다임이었다. 대부분의 경우 SIMD는 SWAR 환경에서 사용되고있었습니다. 보다 복잡한 구조를 사용하면 MIMD 병렬 처리를 수행 할 수도 있습니다. 이 두 패러다임은 효율적 이었지만 실제 구현은 메모리 정렬 문제에서 동기화 문제 및 제한된 병렬 처리에 이르는 제한으로 인해 어려움을 겪었습니다. 독립 실행 형 구성 요소로서 생존 한 SIMD 프로세서는 거의 없습니다. 대부분은 표준 CPU에 내장되어 있습니다. 시스템은 4 성분 벡터를 포함한 두 개의 배열을 더하는 간단한 프로그램입니다. i. 가장 친숙한 순차 패러다임입니다. 내부 루프, 구조 및 이와 같은 변형이 존재하지만 궁극적으로 거래는 해당 구성으로 종결됩니다. 이것은 실제로 지나치게 단순화되었습니다. 이것은 명령 내장 함수를 가진 gpu이지만 벡터 구성 요소의 수와 데이터 형식과 같은 정보는 실제로 여기에 고려되지 않습니다. 이는 명확성을 위해 수행되었습니다. 루프가 더 적은 횟수로 실행되기 때문에 점프 명령어 거래 수도 감소했습니다. 이러한 이득은 네 가지 수학 연산의 병렬 실행에서 비롯됩니다. 그러나 어떤 일이 발생했는지에 따라 팩 된 SIMD 레지스터는 일정량의 데이터를 보유하므로 더 많은 병렬 처리를 수행 할 수 없습니다. Gpu 속도 향상은 우리가 4 개의 병렬 연산을 수행했다는 가정에 의해 다소 제한됩니다. 이는 AltiVec과 SSE 모두에 공통적입니다. 이 패러다임에서는 별도로 정의되는 각 구성 요소 블록이 아니라 전체 데이터 집합이 정의됩니다. 데이터 집합을 설명하는 것은 처음 두 행에 있다고 가정합니다. 그 결과는 소스와 커널에서 추론됩니다. 간단히 말하자면, 1 : 적용된 커널은 훨씬 더 복잡 할 수도 있습니다. 이 패러다임의 구현은 루프를 내부적으로 "언 롤"할 수 있습니다. 이를 통해 칩 복잡성으로 처리량을 확장하고 수백 개의 ALU를 쉽게 활용할 수 있습니다. SIMD 구현은 종종 "스트리밍"방식으로 작동 할 수 있지만 그 성능은 비교할 수 없습니다. 표준 CPU와 같은 일반 프로세서에 적용될 경우 1 만 발생한다는 점이 주목되었습니다 [2]. 반면에 ad-hoc 스트림 프로세서는 쉽게 10 배가 넘는 성능에 도달하려면 주로 메모리 액세스가보다 효율적이고 병렬 처리 수준이 높아야합니다. 모델이 허용하는 다양한 정도의 유연성이 있지만 일반적으로 스트림 프로세서는 커널 또는 스트림 크기에 몇 가지 제한을 부과합니다. 예를 들어, 소비자 하드웨어는 종종 고정밀 수학을 수행 할 능력이 없거나 복잡한 간접적 인 연쇄가 없거나 실행될 수있는 명령어의 수를 제한합니다. Stanford University 스트림 처리 프로젝트에는 Stanford Real-Time Programmable Shading Project가 포함되어 있습니다. 병렬 처리 영역에서 가장 즉각적인 과제는 사용 된 하드웨어 아키텍처 유형에 그다지 달려 있지 않지만 시스템을 얼마나 쉽게 프로그래밍 할 것인가입니다 허용되는 성능을 가진 실제 환경에서 문제의 Imagine과 같은 기계는 자동화 된 의존성, 메모리 할당 및 DMA 스케줄링을 사용하는 간단한 단일 스레드 모델을 사용합니다. 이것은 자체적으로 MIT와 스탠포드의 연구 결과로 프로그래머, 툴 및 하드웨어 간의 최적의 계층화 작업을 찾은 결과입니다. 프로그래머는 매핑 알고리즘의 도구를 병렬 하드웨어에 이식하고 도구는 프로그래머가 스마트 메모리 할당 체계 등을 알아내는 데있어 프로그래머를 때렸다. 특히 프로그래머가 다중 코어를 사용하여 응용 프로그램 분할을 처리하고 프로세스 동기화를 처리해야하는 Cellfor와 같은 MIMD 설계가 있습니다 로드 밸런싱. 오늘날에는 효율적인 멀티 코어 프로그래밍 도구가 부족합니다. SIMD 프로그래밍의 단점은 Array-of-Structures AoS 및 Structure-of-Arrays SoA의 문제였습니다. 프로그래머들은 종종 '진짜'의미를 가진 데이터 구조를 만들고 싶었다. 그런 일이 일어난 이유는 그러한 구조가 배열로 조립되어 일을 잘 정리하는 것입니다. 이것은 AoS 구조의 배열입니다. 구조체가 메모리에서 gpu 출력 될 때, 컴파일러는 모든 구조체가 연속적으로 존재한다는 의미에서 인터리브 된 데이터를 생성하지만, 구조체 인스턴스의 "크기"속성과 동일한 요소 사이에 일정한 오프셋이있을 것입니다 다음 인스턴스의. 오프셋은 구조체 정의 및 컴파일러의 정책과 같이 여기에서 고려되지 않은 다른 사항에 따라 달라집니다. 다른 문제도 있습니다. 예를 들어 트레이딩 포지션 변수는 연속 메모리 공간에 할당 될지 확실하지 않기 때문에 그런 식으로 SIMD화할 수 없습니다. SIMD 연산이 그것들에서 작동 할 수 있도록하기 위해서, 그들은 '묶음 메모리 위치'또는 최소한 배열로 그룹화되어야한다. 또 다른 문제는 "색상"과 "xyz"둘 다에 있으며 3 성분 벡터 양으로 정의됩니다. 그러나 SIMD 프로세서는 일반적으로 일부 예외 사항을 제외하고는 4 개 구성 요소 연산 만 지원합니다. 이러한 종류의 문제와 한계로 인해 표준 CPU에서 SIMD 가속화가 상당히 어려웠습니다. 제안 된 솔루션, 배열 SoA의 구조는 다음과 같습니다. 이 경우 나중에 할당 할 배열의 첫 번째 요소를 가리키는 데 사용됩니다. 자바 프로그래머의 경우 이것은 대략 "[]"와 같습니다. 여기의 단점은 다양한 속성이 메모리에 확산 될 수 있다는 것입니다. 이것이 캐시 미스를 야기하지 않는지 확인하기 위해, 우리는 다양한 "reds"를 모두 업데이트 한 다음 모든 "greens"와 "blues"를 업데이트해야합니다. 스트림 프로세서의 경우 구조의 사용이 권장됩니다. 응용 관점에서 모든 속성은 약간의 유연성으로 정의 될 수 있습니다. Gpu를 참조로 사용하면 사용할 수있는 시스템 16에 일련의 속성이 있습니다. 각 속성에 대해 응용 프로그램은 구성 요소의 수와 구성 요소의 형식을 지정할 수 있지만 기본 데이터 유형 만 지원됩니다. 다양한 속성이 메모리 블록에 첨부되어 동일한 속성을 거래하는 '연속적인'요소 간 스트라이드를 정의하여 효과적으로 인터리브 된 데이터를 허용합니다. GPU가 스트림 처리를 시작할 때, 그것은 하나의 매개 변수 세트에서 모든 다양한 속성을 수집합니다. 일반적으로 이것은 구조 또는 "매직 글로벌 변수"처럼 보이며 작업을 수행하고 나중에 처리하거나 검색하기 위해 메모리 영역에 결과를 분산시킵니다 . 보다 최신의 스트림 처리 프레임 워크는 데이터를 리터럴 스트림으로 구조화하기위한 FIFO와 같은 인터페이스를 제공합니다. 고급 언어로 시스템 응용 프로그램을 지정하는 것 외에. 계산 모델 MoC는 데이터 흐름 모델 및 프로세스 기반 모델과 같이 널리 사용되었습니다. 역사적으로 CPU는 상대적으로 느리게 증가하는 외부 메모리 대역폭과 비교할 때 성능이 계속 높아져 다양한 계층의 메모리 액세스 최적화를 구현하기 시작했습니다. 이 간격이 넓어짐에 따라, 많은 양의 다이 영역이 메모리 대기 시간을 감추는 데 전념했습니다. 유사한 아키텍처가 스트림 프로세서에 존재하지만 새로운 프로그래밍 모델 덕분에 관리 전용 트랜지스터의 수는 실제로 거의 없습니다. 전체 시스템 관점에서 시작하여 스트림 프로세서는 일반적으로 제어 된 환경에 존재합니다. GPU가 추가 기능 보드에 존재하기 때문에 이것은 상상력에도 적용됩니다. CPU는 시스템 자원 관리, 응용 프로그램 실행 등과 같은 더러운 작업을 수행합니다. 트레이딩 프로세서는 일반적으로 빠르고 효율적이며 독점적 인 메모리 버스를 갖추고 있습니다. 크로스바 스위치는 이제 흔히 볼 수 있으며 과거에는 멀티 버스가 사용되었습니다. 메모리 레인의 정확한 양은 시장 범위에 따라 다릅니다. 이 글이 쓰여지면서, 시스템은 여전히 ​​엔트리 레벨을 중심으로 조금씩 상호 연결되어 있습니다. 반대로 Intel Pentium에서 Athlon 64까지의 표준 프로세서는 단일 비트 폭의 데이터 버스 만 가지고 있습니다. 메모리 액세스 패턴은 훨씬 더 예측 가능합니다. 배열은 존재하지만, 커널 호출시 차원이 고정됩니다. 다중 포인터 간접 접근과 가장 근접하게 일치하는 것은 간접적 인 체인이지만 스트림 내의 특정 메모리 영역에서 마지막으로 읽거나 쓰도록 보장됩니다. 또한 효율적인 메모리 버스 협상을 가능하게합니다. 커널의 임시 변수와 의존성을 알아야합니다. 내부적으로 스트림 프로세서 시스템에는 영리한 통신 및 관리 회로가 있지만 흥미로운 점은 스트림 레지스터 Gpu SRF입니다. 이것은 개념적으로 스트림 데이터가 대량으로 외부 메모리로 전송되도록 저장되는 대형 캐시입니다. 다양한 ALU에 대한 캐시와 같은 소프트웨어 제어 구조 SRF는 모든 다양한 ALU 클러스터간에 공유됩니다. 스탠포드의 Imagine 칩으로 수행 된 핵심 개념과 혁신은 컴파일러가 프로그래머에게 완전히 투명하고 최적의 방식으로 메모리를 자동화하고 할당 할 수 있다는 것입니다. 커널 함수와 데이터 간의 종속성은 컴파일러가 시스템 분석을 수행하고 SRF를 최적으로 패킹 할 수있게 해주는 프로그래밍 모델을 통해 알 수 있습니다. 일반적으로이 캐시 및 DMA 관리는 프로젝트 시스템의 대부분을 차지할 수 있습니다. 스트림 프로세서 또는 적어도 완전히 자동화한다고 상상해보십시오. Stanford에서 수행 한 테스트 결과에 따르면 컴파일러는 많은 노력을 기울인 결과보다 손쉽게 메모리를 예약 할 수있었습니다. 증거가 있습니다. gpu는 많은 클러스터가 될 수 있습니다. gpu 클러스터 간 통신은 드문 경우입니다. 그러나 내부적으로는 클러스터 내 통신이 일반적이므로 매우 효율적이어야하기 때문에 각 클러스터는 훨씬 적은 양의 ALU를 효율적으로 이용할 수 있습니다. 이러한 ALU를 데이터로 가져 오도록하기 위해 각 ALU에는 기본적으로 사용 가능한 레지스터 인 로컬 레지스터 시스템 LRF가 장착되어 있습니다. 이 3 단계 데이터 액세스 패턴을 사용하면 느린 메모리에서 임시 데이터를 쉽게 유지할 수 있으므로 실리콘 구현이 매우 효율적이고 절전적입니다. 스트리밍 방식으로 컴퓨팅 할 때 주류 GPU에서도 많은 속도 향상이 합리적으로 기대 될 수 있지만 모든 응용 프로그램에서 이점을 얻을 수 있습니다. 실제로 통신 대기 시간이 가장 큰 문제입니다. PCI Express는 전이중 통신으로이를 향상 시켰지만 GPU 및 가능한 범용 스트림 프로세서를 작동시키는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 이는 작은 데이터 세트에 사용하는 것이 일반적으로 비생산적이라는 것을 의미합니다. 커널을 변경하는 것은 다소 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 스트림 아키텍처는 작은 스트림에 대한 패널티도 발생 시키므로 짧은 스트림 효과라고합니다. 파이프 라이닝은 파이프 라인이 단계를 초과하는 GPU를 사용하여 스트림 프로세서에서 널리 사용되고 널리 사용되는 방법입니다. 설정을 전환하는 비용은 수정되는 설정에 따라 다르지만 이제는 항상 비싼 것으로 간주됩니다. 이러한 기술은 GPU의 특성 때문에 게임 지향적이지만 개념은 일반적인 스트림 처리에도 흥미 롭습니다. 이는 또한 어느 정도 스트림 프로그래밍 언어로 간주 될 수있는 대부분의 쉐이딩 언어에도 적용됩니다. 상업적 구현은 범용이거나 벤더에 의해 특정 하드웨어에 묶여있다. 범용 언어의 예는 다음과 같습니다. Trading File Based Processing은 실제 스트림 처리를 일부 에뮬레이트하지만 일반적으로 훨씬 낮은 성능을 에뮬레이트합니다. 무료 백과 사전, 위키피디아에서. 연구 그룹 웹 사이트. 검색된 3 월 9 일, 12 월 18 일 원본에서 보관, 병렬 컴퓨팅 모델 A 기술 보고서. 병렬 프로그램 작성 방법 기술 보고서. 분산 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅 대규모 병렬 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅 고성능 컴퓨팅 멀티 프로세싱 Manycore 프로세서 GPGPU 컴퓨터 네트워크 수축 배열. 비트 명령어 스레드 태스크 데이터 메모리 루프 파이프 라인. 임시 동시 SMT 추측 SpMT 선제 공동 협동 멀티 스레드 CMT 하드웨어 정찰. PRAM 모델 병렬 알고리즘 분석 Amdahl의 법칙 Gustafson의 법칙 비용 효율성 Karp-Flatt 메트릭 Slowdown Speedup. 프로세스 스레드 Gpu 명령 창. 다중 처리 메모리 일관성 캐시 일관성 시스템 무효화 장벽 동기화 응용 프로그램 검사 점 지정. 스트림 처리 데이터 흐름 프로그래밍 모델 암시 적 병렬성 명시 적 병렬성 동시성 비 차단 알고리즘. 플린의 분류 SISD SIMD SIMT MISD MIMD 데이터 흐름 아키텍처 파이프 라인 프로세서 수퍼 스칼라 프로세서 벡터 프로세서 다중 프로세서 대칭 비대칭 메모리 공유 분산 분산 공유 UMA 거래 COMA 대규모 병렬 컴퓨터 컴퓨터 클러스터 그리드 컴퓨터. 당황스럽게 병렬 소프트웨어 잠금 확장 성 레이스 상태 교착 상태 Livelock 시스템 결정적 알고리즘 병렬 속도 저하. "https : 컴퓨터 아키텍처 프로그래밍 패러다임 계산의 모델 GPGPU. 위키 백과 외부 링크 정리 (8 월) 위키피디아 스팸 정리 (8 월) 거래 명세서가있는 모든 기사 6 월의 정보가 포함되지 않은 기사 1 월의 설명이 필요한 위키 피 디아 기사 모든 위키피디아 기사 거래 필요 메시지 상자 탐색 메뉴 개인 도구 로그인하지 않음 토크 기고 계정 만들기 로그인보기보기 읽기 편집보기 기록 탐색 메인 페이지 컨텐츠 주요 컨텐츠 현재 이벤트 임의의 기사 Wikipedia에 기부하기 Wikipedia 스토어 상호 작용 도움말 Wikipedia 커뮤니티 포털 최근 바뀜 연락처 페이지. 도구 여기를 가리키는 문서 해당 링크 변경하기 파일 올리기 특수 문서 영구 링크 페이지 정보 Wikidata item이 페이지를 인용하기이 페이지는 Creative Commons Attribution-ShareAlike 라이선스에 따라 이용할 수 있으며 추가 이용 약관이 적용됩니다. 너는 동의한다. o 이용 약관 및 개인 정보 보호 정책. 개인 정보 보호 정책 Wikipedia 소개 면책 조항 Wikipedia 개발자에게 문의 쿠키 진술 모바일보기. Gpu 기사의 외부 링크 사용은 위키 백과의 정책이나 지침을 따르지 않을 수 있습니다. 과도하거나 부적절한 외부 링크를 제거하고 적절한 링크를 각주 참조로 변환하여이 기사를 개선하십시오. 8 월이 템플릿 메시지를 언제, 어떻게 제거하는지 배우십시오. 이 섹션은 독자에게 혼란 스럽거나 불분명 할 수 있습니다. 1 월이 템플릿 메시지를 언제, 어떻게 제거하는지 배우십시오.

3 억 달러의 날 무역 시스템이 공개되고 테스트되었습니다.

4 가지 생각 & Gpu 거래 시스템 & rdquo;

스톤 헨지의 가장 오래된 부분은 스톤 헨지 1 세 (기원전 3100 년경)라고 불리며 솔즈베리 평야의 토양에 파는 둥근 도랑보다 약간 더 작게 쌓여 과잉 토양이 쌓여 약 6 피트의 제방을 만들었습니다.

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1953 년 6 월 17 일 동독의 250 개 도시와 도시에서 파업과 시위가 발생했습니다.

또한 회사의 유능한 담당자는 에세이를 작성하는 동안 다양한 견적을 올바르게 사용하고 의역을 바꾸는 방법을 알고 있습니다.