【摘 要】
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针对二叉树定价模型算法计算量大、耗时长的问题,利用CUDA架构对该模型进行了并行改造,在GPU上对该算法进行了加速测试与相应的性能分析.实验结果表明:在单个GTX295节点上,对
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA01A114,2007AA120502);深圳市科技计划资助项目(SY200806300211A)
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针对二叉树定价模型算法计算量大、耗时长的问题,利用CUDA架构对该模型进行了并行改造,在GPU上对该算法进行了加速测试与相应的性能分析.实验结果表明:在单个GTX295节点上,对于数据规模为16K的期权,GPU相对于其4核Xeon E5520的加速比已达约200倍,GPU每s所能处理的期权数量达到了24 852个,符合实时商业引擎的要求.另外,通过衡量一些关键指标,考察了该算法在GPU上的扩展性及其计算精度对结果的影响.
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