GPU를 활용한 고성능 컴퓨팅 : 금융 파생 상품 모델링 케이스
High Performance Computing Using GPU's: with Application to Financial Derivatives Modeling
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초록
최신 GPU의 구조는 주요한 각 그래픽 연산별로 특화된 유닛을 사용하는 스트림 아키텍처를 넘어서서 여러 개의 동일한 Programmable한 유닛들의 집적화를 통해 범용 연산의 실행이 용이한 형태로 발전하고 있다. 또한 이전의 GPU에서 연산을 수행하기 위해 그래픽에 특화된 API를 사용하던 환경 대신, 최신의 GPU에서는 프로그래머가 보다 직접적으로 GPU를 제어할 수 있고 사용이 편한 소프트웨어 환경들이 개발되고 있다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 발전은 GPU를 활용한 범용 컴퓨팅(GPGPU)을 보편화 시키고 있다. 이러한 추세에 맞추어 본 논문에서는 최신의 GPU와 소프트웨어 개발 환경을 활용하여 계산 요구량이 높은 금융파생 상품 모델링 응용 프로그램을 병렬화하고, 성능을 최적화하는 연구를 수행한다. 또한 GPU의 성능 측정 결과를 CPU만 사용하는 경우와 비교하여 분석한 결과를 제시한다. 실험 결과 GPU를 활용한 경우 190배 이상의 큰 성능 향상을 얻을 수 있었다.
Abstract
The architecture of the latest GPU has surpassed the previous application-specific stream architecture. This has led to an architecture consisting of a number of uniform programmable units integrated on the same chip which facilitate the general-purpose computing beyond the graphic processing. With the multiple programmable units executing in parallel, the latest GPU shows superior performance. Furthermore, programmers can have a direct control on the GPU pipeline using easy-to-use parallel programming environments, whereas they had to rely on specific graphics API's in the past. These advances in hardware and software make General-Purpose GPU (GPGPU) computing widespread. In this paper, using the latest GPU and its software environment, we parallelize a computationally demanding financial application and optimize its performance. We also analyze the performance results compared with those obtained using CPU only. Experimental results show that GPU can achieve a superior performance, grater than 190x, compared with the CPU-only case.
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