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基于異構(gòu)眾核架構(gòu)的BSDE期權(quán)定價(jià)并行算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-17 21:07

  本文關(guān)鍵詞:基于異構(gòu)眾核架構(gòu)的BSDE期權(quán)定價(jià)并行算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:計(jì)算機(jī)學(xué)科的一大特點(diǎn)是軟硬件相互促進(jìn)發(fā)展,計(jì)算能力的需求刺激著硬件設(shè)備的更新?lián)Q代,新的計(jì)算設(shè)備為更加復(fù)雜的算法實(shí)現(xiàn)提供可能。近些年來,這種特點(diǎn)在高性能計(jì)算領(lǐng)域體現(xiàn)的尤為明顯。在計(jì)算成本一定的前提下,通過現(xiàn)有異構(gòu)眾核架構(gòu)來充分挖掘計(jì)算潛力,是一種可行的解決方案,具有性價(jià)比高、利用率高的特點(diǎn)。其中,Nvidia GPU和Intel Xeon Phi是混合架構(gòu)下兩款最為流行的通用高性能計(jì)算設(shè)備。在金融工程領(lǐng)域,通過分析固有的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律,借助強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具,多種有效的計(jì)算模型被設(shè)計(jì)出來。金融問題的求解最直接的價(jià)值就是能帶來巨大的經(jīng)濟(jì)收益,但此類問題的求解往往帶有強(qiáng)烈的時(shí)效性,以對(duì)時(shí)間敏感的中高頻金融交易為例,經(jīng)濟(jì)收益往往出現(xiàn)在毫秒級(jí)的時(shí)間窗口中,所以計(jì)算速度在其中顯得尤為重要。此外,當(dāng)新的金融算法提出之后,如何在瞬息萬變的市場(chǎng)中根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正與驗(yàn)證,也嚴(yán)重依賴高性能計(jì)算。因此,將高性能計(jì)算逐漸引入金融工程領(lǐng)域成為了一種必然。借助高性能計(jì)算設(shè)備,快速、準(zhǔn)確、高效地求解復(fù)雜的金融問題是如今尤為重要的一種途徑,相關(guān)領(lǐng)域的問題也成為了金融與計(jì)算機(jī)交叉領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文充分利用異構(gòu)眾核架構(gòu)計(jì)算性能高、計(jì)算邊際成本低的優(yōu)勢(shì),選取BSDE-二叉樹歐式期權(quán)定價(jià)算法進(jìn)行加速,基于有限的計(jì)算資源和良好的擴(kuò)展性原則,對(duì)此類問題進(jìn)行求解。其中,涉及的計(jì)算設(shè)備包括多核CPU、Nvidia GPU以及Intel Xeon Phi。為了充分利用現(xiàn)有設(shè)備的計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)良好的擴(kuò)展性,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種混合計(jì)算模型,包括任務(wù)層并行化和設(shè)備層并行化兩個(gè)層次,使得計(jì)算設(shè)備能夠根據(jù)自己的計(jì)算能力主動(dòng)索取合適大小的計(jì)算任務(wù),實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的同時(shí)減少數(shù)據(jù)傳輸所帶來的額外耗時(shí)。同時(shí),基于已經(jīng)提出的BSDE-二叉樹歐式期權(quán)定價(jià)算法,我們通過增加并行粒度來進(jìn)一步挖掘計(jì)算潛能,對(duì)原有的運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化,降低了邏輯運(yùn)算次數(shù),針對(duì)新的架構(gòu)體系進(jìn)行進(jìn)一步適配,提高算法的執(zhí)行效率。最終實(shí)現(xiàn)了在大量期權(quán)計(jì)算任務(wù)場(chǎng)景中,多種異構(gòu)的高性能計(jì)算設(shè)備組成的集群相互獨(dú)立地執(zhí)行各自的期權(quán)計(jì)算任務(wù)?蚣茉跀U(kuò)展性和加速比兩方面都取得了很好的效果。在未來的工作中,我們將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提高框架的通用性,將更多的金融工程算法整合到框架中,為衡量金融風(fēng)險(xiǎn)、獲取金融收益以及有效驗(yàn)證金融工程算法表現(xiàn)提供一個(gè)快速實(shí)現(xiàn)途徑。并且進(jìn)一步提高算法框架的通用性,透明計(jì)算設(shè)備,降低框架用戶的編程成本。
【關(guān)鍵詞】:異構(gòu)眾核架構(gòu) 期權(quán)定價(jià) GPU XeonPhi CUDA
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:F830.9;TP338.6
【目錄】:
  • 摘要8-10
  • ABSTRACT10-12
  • 第一章 緒論12-15
  • 1.1 研究背景12-13
  • 1.2 研究?jī)?nèi)容13-14
  • 1.3 論文組織14-15
  • 第二章 相關(guān)背景15-27
  • 2.1 期權(quán)及期權(quán)定價(jià)15-16
  • 2.2 BSDE期權(quán)定價(jià)算法16-18
  • 2.3 CUDA架構(gòu)18-21
  • 2.4 MIC架構(gòu)21-24
  • 2.5 相關(guān)工作與本文貢獻(xiàn)24-25
  • 2.6 本章小結(jié)25-27
  • 第三章 實(shí)現(xiàn)闡述27-39
  • 3.1 任務(wù)層并行化28-32
  • 3.1.1 節(jié)點(diǎn)間并行28-29
  • 3.1.2 節(jié)點(diǎn)內(nèi)并行29-32
  • 3.2 設(shè)備層并行化32
  • 3.3 算法實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化32-38
  • 3.3.1 Dynamic Parallelism34-36
  • 3.3.2 細(xì)節(jié)優(yōu)化36-37
  • 3.3.3 訪存優(yōu)化37
  • 3.3.4 MIC實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化37
  • 3.3.5 其余部分37-38
  • 3.4 本章小結(jié)38-39
  • 第四章 性能分析與比較39-45
  • 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境39
  • 4.2 單節(jié)點(diǎn)表現(xiàn)39-42
  • 4.3 集群表現(xiàn)42-43
  • 4.4 本章小結(jié)43-45
  • 第五章 總結(jié)與展望45-48
  • 5.1 工作總結(jié)45-46
  • 5.2 下一步工作展望46-48
  • 5.2.1 引入更多算法46-47
  • 5.2.2 完善框架47-48
  • 參考文獻(xiàn)48-53
  • 致謝53-54
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的主要學(xué)術(shù)論文54-55
  • 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表55

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