Gpu Trading System

Computação acelerada O QUE É A computação acelerada por GPU A computação acelerada por GPU é o uso de uma unidade de processamento de gráficos (GPU) juntamente com uma CPU para acelerar a aprendizagem profunda. Analítica. E aplicações de engenharia. Pioneiro em 2007 pela NVIDIA, os aceleradores de GPU agora geram centros de dados eficientes em energia em laboratórios governamentais, universidades, empresas e pequenas e médias empresas em todo o mundo. Eles desempenham um papel importante na aceleração de aplicações em plataformas que vão desde inteligência artificial a carros, drones e robôs. COMO AS GPUs ACELERAM APLICAÇÕES DO SOFTWARE A computação acelerada pela GPU descarrega porções intensivas em computação do aplicativo para a GPU, enquanto o restante do código ainda é executado na CPU. Do ponto de vista dos usuários, os aplicativos simplesmente funcionam muito mais rápido. GPU vs CPU Performance Uma maneira simples de entender a diferença entre uma GPU e uma CPU é comparar a forma como eles processam as tarefas. Uma CPU consiste em alguns núcleos otimizados para o processamento em série seqüencial, enquanto uma GPU possui uma arquitetura massivamente paralela composta por milhares de núcleos menores e mais eficientes projetados para lidar com várias tarefas simultaneamente. As GPUs têm milhares de núcleos para processar cargas de trabalho paralelas de forma eficiente. Confira o videoclipe abaixo para uma GPU divertida versus CPU Com mais de 400 aplicativos HPC acelerados, incluindo 9 dos 10 melhores, todos os usuários de GPU podem experimentar impulsos de transferência dramáticos para suas cargas de trabalho. Descubra se os aplicativos que você usa são acelerados por GPU em nosso catálogo de aplicativos (PDF 1.9 MB). GET Started TODAY Existem três abordagens básicas para adicionar aceleração de GPU aos seus aplicativos: descartando bibliotecas otimizadas em GPU Adicionando dicas de compilação para paralelizar automaticamente seu código Usando extensões para idiomas padrão como C e Fortran Aprender a usar GPUs com a programação paralela CUDA O modelo é fácil. Para cursos on-line gratuitos e recursos para desenvolvedores, visite CUDA zoneputational Finance Finanças Computacionais NVIDIA Tesla GPU Accelerators oferece às empresas de serviços financeiros a capacidade de dirigir seus negócios mais rapidamente, com melhores análises a menor custo. As GPUs permitem que cálculos de risco complexos no nível do comerciante sejam executados em segundos, permitindo que o risco em tempo real seja comercial como de costume. O valor em risco, o risco de contraparte e os cálculos de Margining inicial e de vida são alguns dos tipos de cálculos que se beneficiam da aceleração de GPU, permitindo um número crescente de cenários e sensibilidades, com modelos mais complexos, reduzindo os custos globais em até 80. A tecnologia é complementada Por um rico ecossistema de fornecedores de soluções - ISVs, vendedores de bibliotecas. Consultores. E empresas de treinamento - o que torna as GPUs ainda mais acessíveis. OUVIR AOS PRÁTICOS POR QUE ELLOS ESCOLHEM SE DESENVOLVER NO GPUS: Testemunho: Pierre Spatz, Chefe de Pesquisa Quantitativa, Testemunho de Murex: Mike Giles, Professor de Matemática, Universidade de Oxford APRESSE APRENDER APLICADORES DE GPU KEPLER GRATUITAMENTE Para informações sobre aplicativos de finanças computacionais chave, Visite a página Aplicativos GPU.