GPGPU上的金融应用程序

Question

我想知道使用GPGPU可以实现哪种金融应用程序。我知道使用CUDA在GPGPU上使用蒙特卡洛模拟进行期权定价/股票价格估算。有人可以列举利用GPGPU在金融领域的任何应用程序的各种可能性，

Answer 1

F＃中使用了很多在金融，所以你可能会检查这些链接

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

Answer 2

答疑你的问题的补充：涉及会计的任何事情都无法在GPGPU上完成（或者二进制浮点，就此而言）

Answer 3

高端GPU正在启动以提供ECC内存（严格考虑财务和军事应用）和高精度类型。

但现在真的是关于蒙特卡罗的一切。

你可以去workshops就可以了，从他们的描述看，它会专注于蒙特卡罗。

Answer 4

基本上，任何需要大量并行数学才能运行的东西。正如您最初所说的那样，蒙特卡洛将选项无法用封闭式解决方案进行仿真是很好的选择。任何涉及大矩阵和操作的东西都是理想的;毕竟，3D图形使用了很多矩阵数学。

考虑到许多交易者桌面有时为了驱动多个监视器（可能具有视频馈送，有限的3D图形（波动表面等））而具有“工作站”级GPU，对于运行一些定价分析是有意义的GPU，而不是将责任推到计算网格上;在我的经验中，计算网格经常在银行中的所有人试图使用它们的重量下挣扎，并且一些网格计算产品不值得期待。

除了这个特殊问题之外，使用GPU可以轻松实现更多功能，因为与常规CISC CPU相比，指令集和管线在功能范围上更受限制。

收养的问题一直是标准化的问题之一; NVidia拥有CUDA，ATI拥有Stream。大多数银行都有足够的供应商锁定来处理，而无需将其衍生分析（许多人认为是非常敏感的IP）挂钩到gfx卡供应商的加速技术中。我认为OpenCL作为开放标准的可用性可能会改变。

Answer 5

一个良好的开端将可能检查NVIDIA的网站：

• CUDA's Finance Showcases
• CUDA's Finance Tutorials

Answer 6

有迹象表明，可以对GPU在各个领域中运行许多金融应用，包括定价和风险。有些链接来自NVIDIA的Computational Finance页面。

蒙特卡洛确实是许多人最明显的出发点。蒙特卡罗是一个非常广泛的应用程序类，其中许多都适用于GPU。还有许多基于晶格的问题可以在GPU上运行。明确的有限差分方法运行良好，实现起来很简单，在NVIDIA网站和SDK中都有很多例子，它也用于石油代码很多很多的材料。根据问题的确切性质，隐式有限差分方法也可以很好地工作，Mike Giles在他的site上有一个3D ADI解算器，它也有其他有用的财务资料。

GPU也适用于线性代数类型问题，尤其是在可以将数据保留在GPU上以执行合理工作的情况下。 NVIDIA为cuBLAS提供了CUDA工具包，您也可以获得cuLAPACK。

Answer 7

使用GPU会对您的应用程序的架构，部署和维护带来限制。 在您投入此解决方案的努力之前，请三思。 例如如果您在虚拟环境中运行，则需要所有物理机器都安装GPU硬件，并且需要特殊的vGPU硬件和软件支持许可证。 如果您决定在云端托管您的服务（例如Azure，亚马逊），该怎么办？ 在许多情况下，提前构建体系结构以支持扩展并且灵活且可扩展（当然有一些开销），而不是尽可能地从硬件扩展和挤压。