Sammanfattning-Denna artikel jämför prestanda och energiförbrukning för GPU och FPGA genom att implementera finansiella marknadsmodeller. De fallstudier som används i denna jämförelse är Black-Scholes-modellen och Heston-modellen för optionsprissättningsproblem, som analyseras numeriskt med Monte Carlo-metoden. Algoritmerna är beräkningsintensiva men inte minnesintensiva och därför väl lämpade för FPGA-implementering. Högnivåsyntesen utfördes från parallella modeller skrivna i OpenCL och sedan utforskades och optimerades olika mikroarkitekturer på FPGA. De slutliga implementeringarna av båda modellerna till flera alternativ på FPGA:er uppnådde de bästa parallella accelerationssystemen, både vad gäller prestanda-per-operation och energi-per-operation, jämfört inte bara med kärnorna på avancerade GPU:er utan också med RTL-implementationerna som finns i litteraturen.
I REF tillämpades studien av Black-Scholes-modellen och Heston-modellerna på det europeiska vaniljalternativet.
High Performance and Low Power Monte Carlo Methods to Option Pricing Models via High Level Design and Synthesis
{'venue': '2016 European Modelling Symposium (EMS)', 'journal': '2016 European Modelling Symposium (EMS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}