Cuda Trading Système

Computational Finance Finances informatiques NVIDIA Tesla GPU Accelerators offre aux entreprises de services financiers la capacité de conduire leurs affaires plus rapidement, avec une meilleure analyse à moindre coût. Les GPU permettent de calculer les risques complexes au niveau du trader pour fonctionner en quelques secondes, ce qui permet au risque en temps réel de fonctionner comme d'habitude. Les calculs de la valeur à risque, du risque de contrepartie et de l'évaluation initiale et à vie sont quelques-uns des types de calculs bénéficiant de l'accélération du GPU permettant un nombre croissant de scénarios et de sensibilités avec des modèles plus complexes tout en réduisant les coûts globaux jusqu'à 80. La technologie est complétée Par un riche écosystème de fournisseurs de solutions - ISV, Fournisseurs de bibliothèques. Consultants. Et les entreprises de formation - qui rend les GPU encore plus accessibles. Témoignage: Pierre Spatz, Responsable de la recherche quantitative, Murex Témoignage: Mike Giles, Professeur de mathématiques, Université d'Oxford TRY APPS SUR KEPLER GPU CLUSTER GRATUIT Pour des informations sur les principales applications de financement informatique, Visitez la page Applications GPU. Qu'est-ce que CUDA Inscrivez-vous aujourd'hui Introduction à la programmation parallèle Un cours en ligne ouvert d'Udacity Instructeurs: Dr. John Owens, UC Davis et David Luebke, NVIDIA CUDA reg est une plate-forme de calcul parallèle et un modèle de programmation inventé Par NVIDIA. Il permet une augmentation spectaculaire des performances informatiques en exploitant la puissance de l'unité de traitement graphique (GPU). Avec des millions de GPU CUDA vendus à ce jour, les développeurs de logiciels, les scientifiques et les chercheurs trouvent de vastes utilisations pour le calcul GPU avec CUDA. Voici quelques exemples: Identifier la plaque cachée dans les artères. Les crises cardiaques sont la principale cause de décès dans le monde. Harvard Engineering, Harvard Medical School et Brigham Womens Hospital ont fait équipe pour utiliser les GPU pour simuler le flux sanguin et identifier la plaque artérielle cachée sans techniques d'imagerie invasive ou chirurgie exploratoire. Analyser les flux de trafic aérien. Le National Airspace System gère la coordination nationale des flux de trafic aérien. Les modèles informatiques aident à identifier de nouvelles façons d'atténuer la congestion et de maintenir le trafic d'avion se déplaçant efficacement. En utilisant la puissance de calcul des GPU, une équipe de la NASA a obtenu un gain de performance important, réduisant le temps d'analyse de dix minutes à trois secondes. Visualiser les molécules. Une simulation moléculaire appelée NAMD (nanoscale molecular dynamics) obtient un gain de performance important avec les GPU. L'accélération est le résultat de l'architecture parallèle des GPU, ce qui permet aux développeurs de NAMD de transférer des portions de l'application vers le GPU à l'aide du CUDA Toolkit. Contexte GPU Computing: The Revolution Vous êtes confronté à des impératifs: Améliorer les performances. Résoudre un problème plus rapidement. Traitement parallèle serait plus rapide, mais la courbe d'apprentissage est raide n'est-il pas plus. Avec CUDA, vous pouvez envoyer le code C, C et Fortran directement au GPU, pas de langage d'assemblage requis. Les développeurs d'entreprises telles que Adobe, ANSYS, Autodesk, MathWorks et Wolfram Research sont en train de réveiller ce gigantesque géant du GPU - pour faire des calculs scientifiques et de génie universel à travers une gamme de plates-formes. En utilisant des langages de haut niveau, les applications accélérées par GPU exécutent la partie séquentielle de leur charge de travail sur la CPU qui est optimisée pour les performances à un seul thread tout en accélérant le traitement parallèle sur le GPU. C'est ce qu'on appelle le calcul GPU. GPU informatique est possible parce que GPU aujourd'hui fait beaucoup plus que rendre des graphiques: Il grésille avec un teraflop de la performance en virgule flottante et crunches tâches d'application conçus pour quoi que ce soit de la finance à la médecine. CUDA est largement déployé à travers des milliers d'applications et de documents de recherche publiés et soutenu par une base installée de plus de 375 millions de GPU CUDA-permis dans les ordinateurs portables, les postes de travail, les clusters de calcul et les supercalculateurs. Visitez la zone CUDA pour des exemples d'applications sur divers marchés verticaux et réveillez votre géant GPU. Historique du GPU Computing Les premiers GPU ont été conçus comme accélérateurs graphiques, prenant en charge uniquement les pipelines spécifiques à fonction fixe. À partir de la fin des années 1990, le matériel est devenu de plus en plus programmable, culminant dans NVIDIA premier GPU en 1999. Moins d'un an après NVIDIA a inventé le terme GPU, les artistes et les développeurs de jeux werent les seuls à faire un travail innovant avec la technologie: Exploitant ses excellentes performances en virgule flottante. Le mouvement GPU général (GPGPU) s'était levé. Mais GPGPU était loin d'être facile à l'époque, même pour ceux qui connaissaient des langages de programmation graphique comme OpenGL. Les développeurs devaient calculer les calculs scientifiques sur des problèmes qui pouvaient être représentés par des triangles et des polygones. GPGPU était pratiquement hors limites pour ceux qui n'avaient pas mémorisé les dernières API graphiques jusqu'à ce qu'un groupe de chercheurs de l'Université de Stanford se propose de réimaginer le GPU en tant que processeur de streaming. En 2003, une équipe de chercheurs dirigée par Ian Buck a dévoilé Brook, le premier modèle de programmation largement adopté pour étendre C avec des constructions de données parallèles. En utilisant des concepts tels que les flux, les noyaux et les opérateurs de réduction, le compilateur Brook et le système d'exécution ont exposé le GPU comme un processeur polyvalent dans un langage de haut niveau. Plus important encore, les programmes de Brook ont ​​été non seulement plus faciles à écrire que le code GPU main-tuned, ils étaient sept fois plus rapide que le code existant similaire. NVIDIA savait que le matériel foudroyant devait être couplé avec des logiciels intuitifs et des outils matériels, et a invité Ian Buck à rejoindre la société et de commencer à évoluer une solution pour exécuter en toute transparence C sur le GPU. Mettant le logiciel et le matériel ensemble, NVIDIA a dévoilé CUDA en 2006, la première solution mondiale pour l'informatique générale sur les GPU. Outils et formation Aujourd'hui, l'écosystème CUDA se développe rapidement à mesure que de plus en plus d'entreprises fournissent des outils, des services et des solutions de classe mondiale. Si vous voulez écrire votre propre code, la façon la plus simple d'exploiter les performances des GPU est avec la boîte à outils CUDA. Qui fournit un environnement de développement complet pour les développeurs C et C. Le CUDA Toolkit comprend un compilateur, des bibliothèques mathématiques et des outils pour le débogage et l'optimisation des performances de vos applications. Vous trouverez également des exemples de code, des guides de programmation, des manuels d'utilisation, des références API et d'autres documents pour vous aider à démarrer. NVIDIA fournit tout cela gratuitement, y compris NVIDIA Parallel Nsight pour Visual Studio, le premier environnement de développement industrys pour les applications massivement parallèles qui utilisent à la fois des GPU et des processeurs. Apprendre à utiliser CUDA est commode, avec la formation en ligne complète disponible ainsi que d'autres ressources, tels que des webinaires et des livres. Plus de 400 universités et collèges enseignent la programmation de CUDA, y compris des dizaines de centres d'excellence CUDA et des centres de recherche et de formation CUDA. Pour les développeurs