1.
GPU와 CPU를 재미있게 비교한 행사가 Nvision 08에 있었습니다.원래 행사입니다.
아래의 설명을 기억하시고 CPU와 GPU의 개념구조에 대한 그림을 참고하신 다음 동영상을 보시기 바랍니다.로봇이 CPU의 Serial Processing을, 핀볼이 GPU의 Parallel Processing을 상징합니다.
Leonardo 1.0 is an example of a regular CPU, in this case “drawing” using a single “thread”, or one paintball at a time. it has to process each location individually, and has to re-aim after each one,
Leonardo 2.0 is an example of Parallel Processing, using a “multi-threading (or parallel) processor” (1100 barrels) and is able to process each paintball simultaneously.?
2.
Wall Street에서 GPU Computing을 가장 많이 이용하는 분야는 위험관리와 Pricing입니다. 2007년부터 GPU기술을 위험관리에 적용한 Hanweck의 사례입니다.
At the datacenter of Hanweck partner ACTIV Financial Systems Inc., a couple of conventional servers are used to subscribe and publish the market data, while three NVIDIA Tesla S870-equipped servers are employed to process it. The S870 hold four 8-series GPUs, each capable of around 500 single precision gigaflops. With Hanweck’s VoleraFeed, a GPU-accelerated application that runs on top of a market feed appliance (like ACTIV’s), anytime a stock price changes, all of the options’ risks can be recomputed in under 10 milliseconds.
GPU finding a new role on Wall Street에서
BNP Paribas CIB의 경우 주식과 상품관련 파생상품에 적용하고 있습니다.
The bank says it is transferring a large chunk of the calculations – about one thousand billion a second – performed for its Global Equities and Commodity Derivatives (GECD) unit to the new Graphical Processing Unit-based platform, which contains two Nvidia Tesla S1070 systems, consuming 2kW.
The GECD quantitative research team, which simulates the behaviour of financial markets, is using the Nvidia Tesla technology for the calibration of some models parameters, which requires raw financial instrument prices using numerical optimisation algorithms.
BNP Paribas CIB rolls out green GPU-based supercomputer platform중에서
GPU Computing에 대한 관심이 높아지면서 금융 및 GPU와 관련된 오프소스프로젝트도 등장하고 있습니다. 우선 GPUmat는 MATLAB으로 개발된 코드를 GPU를 이용할 수 있는 코드로 변환해주는 공개소프트웨어입니다.이미 dolppi님이 소개한 적이 있습니다.
Quantlib도 GPU를 지원할 계획이라고 하지만 늦어지면서 이를 보완할 프로젝트를 Kooderive가 있습니다.
Various people have shown interest in the use of CUDA with QuantLib. I have now made some progress on a CUDA implementation of the LIBOR market model.
In particular, I now have a path generator for the LMM working which does 16384 paths for 40 rates, 40 steps, 5 factor model, displaced diffusion predictor-corrector that takes 0.1 seconds on my Quadro 4600.
또한 백테스팅기능이 사용하는 투자자(시스템트레이더)들도 Tradestation, Multicharts, Metatrade에 GPU지원을 요구하고 있습니다.
국내 투자자들도 GPU나 Multi-Core를 지원하도록 요구하면 어떻게 될까요?(^^)
