GPU下的二叉树定价模型  

GPU implementation of binomial tree model for option pricing

作　　者：桂叶晨[1] 刘涛[1] 彭蓉[1] 文高进[1] 

机构地区：[1]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,广东深圳518055

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2011年第S1期102-105,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：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)

摘　　要：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.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.

关 键 词：二叉树模型 期权定价 统一计算架构 图形处理单元 加速比 

分 类 号：N55[自然科学总论]