GPGPU上的金融应用

Question

我想知道使用GPGPU可以实现什么样的金融应用程序。我知道使用CUDA在GPGPU上使用蒙特卡洛模拟进行期权定价/股票价格估计。有人能列举出在金融领域使用GPGPU的各种可能性吗？

Answer 1

有许多金融应用程序可以在GPU上运行在各个领域，包括定价和风险。这里有一些来自NVIDIA的Computational Finance页面的链接。

对许多人来说，蒙特卡洛确实是最明显的起点。蒙特卡洛是一类非常广泛的应用程序，其中许多都适用于GPU。此外，许多基于网格的问题也可以在GPU上运行。显式有限差分法运行良好且易于实现，在NVIDIA的网站上以及SDK中都有许多例子，它也在石油和天然气代码中使用了大量的资料。隐式有限差分法也可以很好地工作，这取决于问题的确切性质，Mike Giles在他的site上有一个3DADI求解器，其中也有其他有用的金融工具。

GPU也适用于线性代数类型的问题，特别是在您可以将数据留在GPU上进行合理工作的情况下。cuLAPACK为cuBLAS提供CUDA工具包，您也可以获得NVIDIA。

Answer 2

基本上，任何需要大量并行数学运算的东西都会运行。正如您最初所说的，对不能用封闭形式的解决方案定价的期权的蒙特卡洛模拟是很好的候选者。任何涉及大型矩阵和对它们的操作的东西都是理想的；毕竟，3D图形使用了大量的矩阵数学。

鉴于许多交易员桌面有时有“工作站”级的GPU，以便驱动几个显示器，可能与视频馈送，有限的3D图形(波动面等)，这将是有意义的运行在GPU上的一些定价分析，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每个人试图使用它们的重量下挣扎，一些网格计算产品留下了许多需要的东西。

除了这个特殊的问题之外，没有太多可以通过CPU轻松实现的功能，因为与常规的CISC CPU相比，指令集和流水线的功能范围更有限。

采用的问题一直是标准化问题之一；NVidia有CUDA，ATI有Stream。大多数银行有足够的供应商锁定来处理，而无需将其衍生分析(许多人认为这是极其敏感的IP)连接到gfx卡供应商的加速技术中。我想，随着OpenCL作为一个开放标准的出现，这种情况可能会改变。

Answer 3

F#在金融领域被广泛使用，因此您可以查看以下链接

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