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基于異構眾核架構的BSDE期權定價并行算法研究

發(fā)布時間:2017-03-17 21:07

  本文關鍵詞:基于異構眾核架構的BSDE期權定價并行算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:計算機學科的一大特點是軟硬件相互促進發(fā)展,計算能力的需求刺激著硬件設備的更新?lián)Q代,新的計算設備為更加復雜的算法實現(xiàn)提供可能。近些年來,這種特點在高性能計算領域體現(xiàn)的尤為明顯。在計算成本一定的前提下,通過現(xiàn)有異構眾核架構來充分挖掘計算潛力,是一種可行的解決方案,具有性價比高、利用率高的特點。其中,Nvidia GPU和Intel Xeon Phi是混合架構下兩款最為流行的通用高性能計算設備。在金融工程領域,通過分析固有的經(jīng)濟運行規(guī)律,借助強大的數(shù)學工具,多種有效的計算模型被設計出來。金融問題的求解最直接的價值就是能帶來巨大的經(jīng)濟收益,但此類問題的求解往往帶有強烈的時效性,以對時間敏感的中高頻金融交易為例,經(jīng)濟收益往往出現(xiàn)在毫秒級的時間窗口中,所以計算速度在其中顯得尤為重要。此外,當新的金融算法提出之后,如何在瞬息萬變的市場中根據(jù)實際情況進行修正與驗證,也嚴重依賴高性能計算。因此,將高性能計算逐漸引入金融工程領域成為了一種必然。借助高性能計算設備,快速、準確、高效地求解復雜的金融問題是如今尤為重要的一種途徑,相關領域的問題也成為了金融與計算機交叉領域的研究熱點。本文充分利用異構眾核架構計算性能高、計算邊際成本低的優(yōu)勢,選取BSDE-二叉樹歐式期權定價算法進行加速,基于有限的計算資源和良好的擴展性原則,對此類問題進行求解。其中,涉及的計算設備包括多核CPU、Nvidia GPU以及Intel Xeon Phi。為了充分利用現(xiàn)有設備的計算能力,實現(xiàn)良好的擴展性,我們設計了一種混合計算模型,包括任務層并行化和設備層并行化兩個層次,使得計算設備能夠根據(jù)自己的計算能力主動索取合適大小的計算任務,實現(xiàn)負載均衡的同時減少數(shù)據(jù)傳輸所帶來的額外耗時。同時,基于已經(jīng)提出的BSDE-二叉樹歐式期權定價算法,我們通過增加并行粒度來進一步挖掘計算潛能,對原有的運算進行優(yōu)化,降低了邏輯運算次數(shù),針對新的架構體系進行進一步適配,提高算法的執(zhí)行效率。最終實現(xiàn)了在大量期權計算任務場景中,多種異構的高性能計算設備組成的集群相互獨立地執(zhí)行各自的期權計算任務。框架在擴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)有研究的基礎上,進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,為衡量金融風險、獲取金融收益以及有效驗證金融工程算法表現(xiàn)提供一個快速實現(xiàn)途徑。并且進一步提高算法框架的通用性,透明計算設備,降低框架用戶的編程成本。
【關鍵詞】:異構眾核架構 期權定價 GPU XeonPhi CUDA
【學位授予單位】:山東大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】: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 研究內(nèi)容13-14
  • 1.3 論文組織14-15
  • 第二章 相關背景15-27
  • 2.1 期權及期權定價15-16
  • 2.2 BSDE期權定價算法16-18
  • 2.3 CUDA架構18-21
  • 2.4 MIC架構21-24
  • 2.5 相關工作與本文貢獻24-25
  • 2.6 本章小結25-27
  • 第三章 實現(xiàn)闡述27-39
  • 3.1 任務層并行化28-32
  • 3.1.1 節(jié)點間并行28-29
  • 3.1.2 節(jié)點內(nèi)并行29-32
  • 3.2 設備層并行化32
  • 3.3 算法實現(xiàn)與優(yōu)化32-38
  • 3.3.1 Dynamic Parallelism34-36
  • 3.3.2 細節(jié)優(yōu)化36-37
  • 3.3.3 訪存優(yōu)化37
  • 3.3.4 MIC實現(xiàn)與優(yōu)化37
  • 3.3.5 其余部分37-38
  • 3.4 本章小結38-39
  • 第四章 性能分析與比較39-45
  • 4.1 實驗環(huán)境39
  • 4.2 單節(jié)點表現(xiàn)39-42
  • 4.3 集群表現(xiàn)42-43
  • 4.4 本章小結43-45
  • 第五章 總結與展望45-48
  • 5.1 工作總結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48-53
  • 致謝53-54
  • 攻讀學位期間發(fā)表的主要學術論文54-55
  • 學位論文評閱及答辯情況表55

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本文編號:253459

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