Gpu Handelssystem

Computational Finance Computational Finance NVIDIA Tesla GPU Accelerators bietet Finanzdienstleistern die Fähigkeit, ihr Geschäft schneller zu fahren, mit besseren Analysen zu niedrigeren Kosten. GPUs erlauben es, komplexe Risikokalkulationen auf Trader-Ebene innerhalb von Sekunden auszuführen, so dass Echtzeit-Risiken wie gewohnt geschäftlich genutzt werden können. Value at Risk, Kontrahentenrisiko, und erste und Lebensdauer Margining Berechnungen sind nur einige der Arten von Berechnungen von GPU-Beschleunigung profitieren so dass für Zahlen von Szenarien und Empfindlichkeiten zu erhöhen, mit komplexeren Modellen, während die Gesamtkosten zu senken um bis zu 80. Die Technologie ergänzt wird Von einem reichen Ökosystem von Lösungsanbietern - ISVs, Bibliotheksverkäufer. Berater. Und Schulungsunternehmen - das macht GPUs noch mehr zugänglich. HEAR AUS DIESEN PRACTITIONERS, warum sie beschlossen, sich auf GPUs DEVELOP: Testimonial: Pierre Spatz, Leiter Quantitative Forschung, Murex Testimonial: Mike Giles, Professor für Mathematik, Universität Oxford VERSUCHEN APPS AUF KEPLER GPU CLUSTER KOSTENLOS Für Informationen zu den wichtigsten Computational Finance-Anwendungen, besuchen Sie bitte die GPU Anwendungen page. Accelerated Computing WAS GPU-beschleunigt COMPUTING GPU-beschleunigte Computing die Verwendung einer Graphics Processing Unit (GPU) zusammen mit einer CPU ist tief Lernen zu beschleunigen. Analytik Und Engineering-Anwendungen. Pionier im Jahr 2007 von NVIDIA, GPU-Beschleuniger jetzt Energie energieeffiziente Rechenzentren in staatlichen Labors, Universitäten, Unternehmen und kleine und mittlere Unternehmen auf der ganzen Welt. Sie spielen eine große Rolle bei der Beschleunigung der Anwendungen in Plattformen von Künstliche Intelligenz zu Autos, Drohnen und Roboter. WIE GPUs Software-Anwendungen GPU-beschleunigte Computing auslagert rechenintensive Teile der Anwendung auf die GPU zu beschleunigen, während der Rest des Codes noch auf der CPU läuft. Aus der Sicht der Nutzer laufen Anwendungen einfach schneller. GPU vs CPU-Leistung Eine einfache Möglichkeit, den Unterschied zwischen einer GPU und einer CPU zu verstehen ist, zu vergleichen, wie sie Prozesse verarbeiten. Eine CPU besteht aus wenigen Kerne, die für die sequentielle serielle Verarbeitung optimiert sind, während eine GPU eine massiv parallele Architektur aufweist, die aus Tausenden kleinerer, effizienterer Kerne besteht, die für das gleichzeitige Handhaben mehrerer Aufgaben ausgelegt sind. GPUs haben Tausende von Kernen parallel Workloads effizient Schauen Sie sich den Videoclip unten für eine unterhaltsame GPU im Vergleich zu CPU Mit über 400 HPC-Anwendungen 9 beschleunigt einschließlich verarbeiten aus der Top-10 alle GPU Anwender dramatisch Durchsatz Schub für ihre Workloads erleben können. Finden Sie heraus, ob die Anwendungen, die Sie verwenden, GPU-beschleunigt sind in unserem Anwendungskatalog (PDF 1.9 MB). Loszulegen Heute gibt es drei grundlegende Ansätze zur Zugabe von GPU-Beschleunigung, um Ihre Anwendungen: Dropping in GPU-optimierten Bibliotheken Compiler Hinweise auf Hinzufügen von Auto-Parallelisierung Ihre Code-Erweiterungen zu Standard-Sprachen wie C und Fortran Learning verwenden, wie GPUs zu verwenden, um mit der CUDA parallelen Programmierung Modell ist einfach. Für kostenlose Online-Klassen und Entwickler-Ressourcen besuchen CUDA-Zone.