Финансовые приложения на ГПГПУ - PullRequest
16 голосов
/ 11 мая 2010

Я хочу знать, какие финансовые приложения могут быть реализованы с использованием GPGPU. Мне известно о ценообразовании опционов / оценке стоимости акций с использованием симуляции Монте-Карло на GPGPU с использованием CUDA. Может ли кто-нибудь перечислить различные возможности использования GPGPU для любого приложения в области финансов,

Ответы [ 7 ]

4 голосов
/ 21 мая 2010

Существует множество финансовых приложений, которые можно запускать на графическом процессоре в различных областях, включая ценообразование и риски. Есть несколько ссылок со страницы Вычислительные финансы от NVIDIA.

Это правда, что Монте-Карло является наиболее очевидной отправной точкой для многих людей. Монте-Карло - это очень широкий класс приложений, многие из которых поддаются ГПУ. Также много проблем на основе решетки могут быть запущены на GPU. Явные методы конечных разностей хорошо работают и просты в реализации, много примеров на сайте NVIDIA, а также в SDK, также он используется в нефтегазовых кодах, поэтому много материала. Неявные методы конечных разностей также могут хорошо работать в зависимости от точного характера проблемы, у Майка Джайлса есть решатель 3D ADI на его сайте , который также имеет другие полезные финансовые инструменты.

Графические процессоры также хороши для задач типа линейной алгебры, особенно когда вы можете оставить данные на графическом процессоре для выполнения разумной работы. NVIDIA предоставляет cuBLAS набор инструментов CUDA, и вы также можете получить cuLAPACK .

3 голосов
/ 11 мая 2010

По сути, все, что требует много параллельной математики для запуска. Как вы изначально заявили, симуляция Монте-Карло опций, которые не могут быть оценены с помощью закрытых решений, является превосходным кандидатом. Все, что включает большие матрицы и операции с ними, будет идеальным; В конце концов, 3D-графика использует много математических матриц.

Учитывая, что многие настольные компьютеры трейдеров иногда имеют графические процессоры класса «рабочая станция» для управления несколькими мониторами, возможно, с видеоподачей, ограниченной трехмерной графикой (волатильностью и т. Д.), Имеет смысл запустить некоторые аналитики цен на GPU. вместо того, чтобы возлагать ответственность на вычислительную сетку; По моему опыту, вычислительные сети часто испытывают трудности под тяжестью КАЖДОГО в банке, пытающегося их использовать, и некоторые из продуктов грид-вычислений оставляют желать лучшего.

Помимо этой конкретной проблемы, с помощью графических процессоров не так много чего можно легко достичь, потому что набор команд и конвейеры более ограничены по своим функциональным возможностям по сравнению с обычным процессором CISC.

Проблема с усыновлением была одна из стандартизации; У NVidia была CUDA, у ATI была Stream. У большинства банков достаточно привязки к поставщикам, чтобы справиться с ними, не подключая производную аналитику (которую многие считают чрезвычайно чувствительным IP) к ускоряющей технологии поставщика карт gfx. Я полагаю, что при наличии OpenCL в качестве открытого стандарта это может измениться.

1 голос
/ 14 октября 2014

Использование графического процессора накладывает ограничения на архитектуру, развертывание и обслуживание вашего приложения. Подумайте дважды, прежде чем вкладывать усилия в такое решение. Например. если вы работаете в виртуальной среде, для всех физических машин должно быть установлено аппаратное обеспечение графического процессора и специальная поддержка аппаратного и программного обеспечения vGPU + лицензии. Что если вы решите разместить свой сервис в облаке (например, Azure, Amazon)? Во многих случаях стоит заранее построить свою архитектуру, чтобы поддерживать масштабирование и быть гибким и масштабируемым (с некоторыми накладными расходами, конечно), а не масштабировать и выжимать как можно больше из вашего оборудования.

1 голос
/ 12 мая 2010

Хорошим началом было бы, вероятно, проверить сайт NVIDIA:

1 голос
/ 11 мая 2010

Высокопроизводительные графические процессоры начинают предлагать память ECC (серьезное внимание для финансовых и военных приложений) и высокоточные типы.

Но на данный момент все дело в Монте-Карло.

Вы можете пойти на семинары на нем, и из их описания видно, что он будет сосредоточен на Монте-Карло.

1 голос
/ 11 мая 2010

F # часто используется в финансах, поэтому вы можете проверить эти ссылки

http://blogs.msdn.com/satnam_singh/archive/2009/12/15/gpgpu-and-x64-multicore-programming-with-accelerator-from-f.aspx

http://tomasp.net/blog/accelerator-intro.aspx

0 голосов
/ 11 мая 2010

Отвечая на дополнение вашего вопроса: все, что связано с учетом, не может быть выполнено в GPGPU (или, в этом отношении, двоичной плавающей запятой)

...