Cuda GPGPU上的金融应用

我想知道什么样的金融应用程序可以使用GPGPU实现。我知道在使用CUDA的GPGPU上使用蒙特卡罗模拟进行期权定价/股票价格估计。有人能列举一下GPGPU在金融领域应用的各种可能性吗？

F#在金融领域被大量使用，所以你可以查看这些链接

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回答您的补充问题：任何涉及会计的事情都不能在GPGPU（或二进制浮点）上完成。

高端GPU开始提供ECC内存（金融和军事应用的重要考虑因素）和高精度类型

但目前这一切都是关于蒙特卡洛的

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你可以继续，从他们的描述中可以看出，它将集中在蒙特卡罗上。

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，无法用封闭形式解决方案定价的期权的蒙特卡罗模拟是很好的选择。任何涉及大型矩阵及其运算的东西都是理想的；毕竟，3D图形使用了很多矩阵数学

鉴于许多交易员台式机有时具有“工作站”级GPU，以驱动多台显示器，可能带有视频馈送、有限的3D图形（波动表面等），因此在GPU上运行一些定价分析是有意义的，而不是将责任推到计算网格上；根据我的经验，计算网格经常在银行里每个人试图使用它们的重压下挣扎，一些网格计算产品还有很多不尽如人意之处

除了这个特殊的问题之外，没有更多的东西可以用GPU轻松实现，因为与常规的CISC CPU相比，指令集和管道在功能范围上受到了更大的限制

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采用的问题是标准化；英伟达拥有CUDA，ATI拥有Stream。大多数银行都有足够的供应商锁定来处理，而不必将其衍生品分析（许多人认为这是极其敏感的IP）与gfx卡供应商的加速技术挂钩。我想，随着OpenCL作为开放标准的可用性，这可能会发生变化。

一个好的开始可能是查看NVIDIA的网站：

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GPU上可以在各个领域运行许多金融应用程序，包括定价和风险。NVIDIA的页面上有一些链接

的确，蒙特卡洛是许多人最明显的出发点。蒙特卡罗是一类非常广泛的应用程序，其中许多应用程序都适用于GPU。还有许多基于晶格的问题可以在GPU上运行。显式有限差分法运行良好，易于实现，在NVIDIA网站和SDK中都有许多示例，它也被用于石油和天然气代码中，因此有大量的资料。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有一个3D ADI解算器，它还有其他有用的金融工具

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GPU也适用于线性代数类型的问题，特别是当您可以将数据留在GPU上进行合理的工作时。NVIDIA为cuBLAS提供CUDA工具包，您也可以使用。

使用GPU会对应用程序的架构、部署和维护带来限制。 在你为这种解决方案投入精力之前，要三思而后行。 例如，如果您在虚拟环境中运行，则要求所有物理机都安装了GPU硬件和特殊的vGPU硬件和软件支持+许可证。 如果您决定在云中托管您的服务（例如Azure、Amazon），该怎么办？

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在许多情况下，提前构建您的体系结构是值得的，以支持向外扩展并具有灵活性和可扩展性（当然会有一些开销），而不是尽可能地从硬件中进行扩展和压缩。

还提供指向sameYeah的任何材料/资源的链接，因此，我想知道哪些典型的金融应用程序可以移植到GPGPU平台上。它是“Monte”而不是“Monty”——著名的赌场。考虑到它是一种已有1-2年历史的语言，它如何能够被大量使用？@Adal:F#部分基于OCaml，OCaml在金融行业中被广泛使用。另外，如果你看一下，F#for the community的第一个版本已经有5年的历史了，所以很多人已经深入研究过了。