金融大数据挑战下的风险控制(23页PPT).pptx
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2、的风险模型模型的开发、验证对计算能力的要求会越来越高基于GPU加速的解决方案基于GPU加速的解决方案蒙特卡洛模拟需要大量随机数GPU适合做可大规模并行化的简单计算同等功耗下相比CPU快几十至上百倍CUDA程序优化MemoryCoalescingCUDA程序优化Bank访存优化CUDA程序优化分支优化GPU加速实例:人民币对美元月汇率实验GPU加速实例:人民币对美元月汇率实验GPU加速实例:人民币对美元月汇率实验对蒙特卡洛模拟VaR值的过程进行分析,考察计算过程的速度瓶颈所在。发现随机数产生器和数组排序的过程是计算速度瓶颈所在。对于随机数产生器我们使用的算法是MersenneTwister(MT
3、)。MT随机数产生算法拥有非常好维度均匀性。接合CUDA的平行思想我们在每个线程中以不同的种子开始,每个线程计算产生一百个随机数。GPU加速实例人民币对美元月汇率实验结果冒泡算法(冒泡算法(100000数据数据量)量)冒泡算法(冒泡算法(1000000数据量)数据量)统计比比较算法算法(100000数据量)数据量)统计比比较算法算法(1000000数据量)数据量)置信度置信度5%5%5%5%VaR(byCPU)-0.00246954 0.00246429-0.00239182 0.00232792-0.00262451 0.0026226-0.00276184 0.00276184VaR(by
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