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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/19225
標題: | 使用圖型處理器加速最小平方蒙地卡羅法 Using GPU to Accelerate the Least-Squares Monte Carlo Method |
作者: | Hsien-Cheng Chen 陳賢誠 |
指導教授: | 呂育道 |
關鍵字: | 最小平方蒙地卡羅法,資料平行,圖型處理器,統一計算架構, Least-squares Monte Carlo,data parallelism,Graphic Processing Unit (GPU),Compute Unified Device Architecture (CUDA), |
出版年 : | 2016 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 最小平方蒙地卡羅法是一種美式選擇權的評價方法。此方法通常計算量很大,需要花費許多運算時間,才能得出最終價格。在本篇論文中,我們以資料平行(data parallelism)的方式,將原本最小平方法蒙地卡羅法依路徑,分為許多互相獨立的組。在最小平方法的部分,我們採用QR分解進行求解。我們在GPU上使用CUDA針對美式賣權實作此平行方法,並且與在CPU上的循序版本做比較。
數值實驗的結果顯示當所分的組越多時,所花的執行時間就越少,但相對找出來的賣權價格也會越高估。 Least-squares Monte Carlo method (LSM) is a method for pricing American options. The approach can give accurate option prices but it is computation intensive. In this thesis we use data–parallelism techniques to accelerate LSM with GPUs; that is, we will divide the computation paths into mutually independent groups. As for the least-squares calculation, QR decomposition is employed. The program is implemented by using CUDA to run on GPUs. The numerical results are compared with a sequential program’s on CPUs. The experiment results show that the more groups are created, the less time it takes to execute. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/19225 |
DOI: | 10.6342/NTU201600229 |
全文授權: | 未授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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