SciFinance: modellazione dei prezzi dei derivati accelerata dalle GPU senza dover imparare la programmazione CUDA

SciFinance®, il prodotto di punta di SciComp Inc., genera automaticamente codice sorgente compatibile con CUDA per qualsiasi modello dei prezzi dei derivati finanziari che impieghi una metodologia Monte Carlo o PDE (Partial Derivative Equation). Non occorre alcuna codifica manuale, nessuna programmazione in CUDA o esperienza nel computing in parallelo. Altre informazioni sul GPU Computing con SciFinance.

SciFinance fa parte di un’efficace soluzione di gestione del portafoglio/rischio dei derivati.

La possibilità di quantificare, gestire e proteggere con precisione l’esposizione al rischio dei derivati in modo tempestivo è un obiettivo primario per le istituzioni finanziarie. Modelli di prezzi dei derivati rapidi e accurati risultano quindi di eccezionale importanza.

SciFinance genera automaticamente codice sorgente compatibile con NVIDIA CUDA per i modelli di prezzi dei derivati.

Modelli di prezzi CUDA Monte Carlo:

30-50 volte più veloci del codice di elaborazione in serie (singola GPU, doppia precisione)

Modelli di prezzi CUDA PDE

10-35 volte più veloci del codice di elaborazione in serie (singola GPU, doppia precisione)

Breve filmato di presentazione del GPU Computing con SciFinance

Esempi di modellazione dei prezzi dei derivati generati da SciFinance

Altre informazioni su SciFinance

> Per ulteriori informazioni è possibile scaricare la breve presentazione tecnologica di SciComp/NVIDIA

SciFinance è un generatore cross-platform di codice sorgente per la modellazione dei prezzi dei derivati che crea automaticamente codice sorgente C/C++/CUDA da specifiche di modellazione dei prezzi concise e ricche di parole chiave.

> Come funziona SciFinance?

L’utente seleziona le specifiche di modellazione dei prezzi tra le centinaia in dotazione
Se necessario, procede alla modifica delle specifiche di modellazione
Poi sottopone a prova la versione del modello dei prezzi usata per l’elaborazione in serie
Quindi aggiunge la parola chiave "CUDA" alle specifiche ed esegue una nuova sintesi
SciFinance si occupa di tutto il resto del processo generando automaticamente codice sorgente del modello di prezzi compatibile con il GPU Computing e pienamente documentato

Prodotti professionali consigliati

Le potenti capacità di GPU Computing di SciFinance sono state sviluppate su prodotti di GPU Computing Tesla e richiedono l’uso di GPU NVIDIA CUDA-compatibilie di tipo recente, come ad esempio le NVIDIA Tesla serie 10 o serie 20. .

I prodotti di GPU Computing Tesla sono progettati per fornire le massime prestazioni di calcolo con la precisione numerica di maggiore affidabilità e sono disponibili e supportati dai migliori produttori mondiali.

Vantaggi di Tesla

Massime prestazioni di calcolo
> Operazioni in doppia precisione ad alta velocità
> Grande memoria dedicata
> Comunicazione PCIe bidirezionale in alta velocità
> NVIDIA GPUDirect™ con InfiniBand

Straordinaria affidabilità
> Memoria ECC
> Test di stress rigorosi

Il miglior supporto possibile
> Sistemi OEM integrati
> Lungo ciclo di vita del prodotto
> Long-term product lifecycle
> Garanzia di 3 anni
> Strumenti di gestione di cluster e di sistema
(prodotti server)
> Supporto del desktop remoto di Windows

Configurazioni consigliate di Tesla

Workstation di fascia alta
> Due GPU Tesla C2050 o C2070/C2075
> Quadro NVS 295
> Due CPU quad-core
> 12 GB di memoria RAM di sistema.

Workstation di fascia media
> GPU Tesla C2050 o C2070/C2075
> CPU quad-core
> 8 GB di memoria RAM di sistema

Workstation entry-level
> GPU Tesla C2050 o C2070/C2075
> Singola CPU quad-core
> Single quado-core CPU
> 4 GB di memoria RAM di sistema.

I prodotti NVIDIA sono disponibili presso tutti i principali OEM di workstation professionali. Solo i prodotti di GPU Computing Tesla sono progettati e qualificati per l’installazione in cluster di calcolo.

Partner e rivenditori in evidenza

Per un elenco completo dei provider Tesla preferenziali, cliccare qui.