Сегодня, графические процессоры( GPU ) значительно быстрее, чем центральные процессоры (CPU) компьютеров, и эта ситуация не изменится в ближайшие годы.
Более того, разрыв между GPU и CPU продолжает увеличиваться, как это было на протяжении последних лет.
Что можно сделать со всем этим резервном мощности?
Крупные игроки рынка, как известно, раньше всех воспользовались графическими процессорами для выполнения Near-Time тяжелого анализа рисков, ранее доступного только на ежедневной основе.
На данный момент ведутся работы по ценообразованию опционов, анализу рисков и алгоритмической торговле с использованием CUDA. Результаты этих работ впечатляют.
Bloomberg, со штаб-квартирой в Нью-Йорке с офисами по всему миру, является одним из ведущих финансовых организаций услуг. Одина из его услуг — моделирование рисков и определения цены CMO / CDO корзин для своих клиентов.
Компания использует мощный алгоритм для вычисления больших объемов данных и предоставления информации о ценах на основе моделирования.
При использование обычных процессоров, эти расчеты заняли бы 16 часов, что неприемлемо.
Блумберг внедрили вычеслительную систему GPU NVIDIA Tesla в своем центре обработки данных и CMO / CDO приложения для запуска на архитектуре CUDA.
Результаты не заставили себя ждать.
Большие расчеты, которые затянулись на часы в CPU-кластере, теперь выполняются за считанные минуты; а небольшие вычисления, которые выполнялись ранее за 20 минут, теперь выполняются за несколько секунд.
Основные приложения в сфере вычислительных финансов на базе CUDA
| НППО | ОПИСАНИЕ |
| Murex | Анализ рисков (MACS) |
| MATLAB® | Математика параллельных данных(MATLAB PCT, MDCS) |
| Quantifi Solutions | Портфельный риск, (Quantifi Risk),кредитный риск(Quantifi Counterparty Risk) |
| Numerical Algorithms Group | Генератор случайных чисел |
| Wolfram Mathematica | Анализ символьных вычислений(Mathematica) |
| Streambase | Обработка сложных событий(StreamBase CEP Engine) |
| Risk Management Solutions | Анализ страхования от несчастных случаев |
| Hanweck Associates | Ценообразование опционов(Volera) |
| SciComp, Inc | Ценообразование деривативов(SciFinance) |
| Xcelerit | Набор разработчика на GPU для C++,предназначенный для метода Монте-Карлои других численных методов. |
| Arrayfire | Библиотека функций GPUдля C, C++, FORTRAN |
Заявленные клиенты в финансовом секторе
- Проект JP Morgan Chase «Использование GPU для расчета рисков» признан инновационным в области банковских технологий
- PathWise от Aon Benfield использует преимущества работы с GPU в Standard Life
- Bloomberg использует GPU для ускорения расчета цен на облигации
- BNP Paribas использует Tesla GPU для вычисления ценовых производных инструментов
ПО по вычислительным финансам для CUDA
- CUDA SDK содержит примеры кодов для генераторов случайных чисел и моделей ценообразования опционов и дериватов по методам Монте-Карло, Блэка-Шоулза и биноминальному методу с помощью SciFinance
- Программирование на CUDA в Mathematica
- Код геренатора псевдослучайных чисел Вихря Мерсенна от авторов MT
- Подсистема оценки опциона в режиме реального времени от Hanweck
- 3D визуализация рыночных данных от Aqumin
- Анализ рисков с помощью CUDA от Exegy Ticker Plant
- Модель рынка LIBOR, метод Монте-Карло
- Level 3 Finance
- Библиотека PricingCatalyst по ценообразованию и хеджированию от QuantCatalyst
- Ускоренные торговые решения от OnEye (Австралия)
- Arbitragis Trading
- Поддержка GPU вычислений в программе для статистических расчетов R
- Ускорение MATLAB
3 comments so far