期权是以金融产品作为行权品种的交易合约。随着期权交易规模和交易量的迅速增长,期权定价的计算量越来越大,在传统CPU平台上对期权进行定价变得越来越困难。图形处理器(GPU)平台的出现和发展为解决期权定价计算提供了解决方案。在GPU...期权是以金融产品作为行权品种的交易合约。随着期权交易规模和交易量的迅速增长,期权定价的计算量越来越大,在传统CPU平台上对期权进行定价变得越来越困难。图形处理器(GPU)平台的出现和发展为解决期权定价计算提供了解决方案。在GPU上使用最小二乘蒙特卡罗算法(Least Squares Monte Carlo,LSM)实现了对一维和四维美式期权定价计算:首先利用CURAND库产生大量随机数,然后并行化期权标的价格变化路径,最后对最小二乘法和贴现定价进行并行化。为提高GPU平台上LSM方法的计算效率,对整个过程进行了优化。实际测试结果表明,在CPU+GPU上实现一维和四维美式期权定价相对CPU平台的加速比最高分别达到20.275和47.538,且比其他文献的方法整体性能有较大的提升。展开更多
基金Supported by the National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China (No. 2013ZX06002001- 007), the National Key Scientific Instrument and Equipment Development Projects, China (No. 2012YQ180118) and the National Natural Science Foundation of China (Nos. 11275110, 11075091 and 11105081).
文摘期权是以金融产品作为行权品种的交易合约。随着期权交易规模和交易量的迅速增长,期权定价的计算量越来越大,在传统CPU平台上对期权进行定价变得越来越困难。图形处理器(GPU)平台的出现和发展为解决期权定价计算提供了解决方案。在GPU上使用最小二乘蒙特卡罗算法(Least Squares Monte Carlo,LSM)实现了对一维和四维美式期权定价计算:首先利用CURAND库产生大量随机数,然后并行化期权标的价格变化路径,最后对最小二乘法和贴现定价进行并行化。为提高GPU平台上LSM方法的计算效率,对整个过程进行了优化。实际测试结果表明,在CPU+GPU上实现一维和四维美式期权定价相对CPU平台的加速比最高分别达到20.275和47.538,且比其他文献的方法整体性能有较大的提升。
文摘蒙特卡罗方法是目前准确的吸收剂量率计算方法,但其较长的模拟耗时阻碍了它在工业钴源辐射加工和辐照实验中的应用。模拟耗时、模拟精度以及模拟值与实测值的相对偏差是表征蒙特卡罗计算效率的重要指标。针对8.4 PBq的单板钴源辐照装置,讨论了并行线程数、记数方法、记数栅元尺寸、γ致电子的处理方式和截断能5种参数对蒙特卡罗程序MCNP吸收剂量率计算效率的影响。利用实验测量结合模拟试算的方法,给出了在保证一定精度和相对偏差前提下,使得模拟耗时最少的参数组合,提高了MCNP计算效率。结果如下:超线程模式下的并行计算、*F6记数方法、栅元边长为1 cm、γ输运模式、γ截断能为100 ke V。