Intel CPU 与 GPU 上的 Black-Scholes 期权定价：基于 SYCL 的实现与优化技术
分布式、并行与集群计算
2024-07-11 v3 数学软件
性能
摘要
Black-Scholes 期权定价问题是广泛使用的金融基准之一。我们探索使用 SYCL（Data Parallel C++）编程语言开发高性能可移植代码的可能性。我们从用 OpenMP 并行化的 C++ 代码出发，展示了在现代 Intel Xeon CPU 上有益的优化技术。随后，我们将代码移植到 SYCL，并考量在 CPU 与 GPU 上的重要优化方面（设备友好型内存访问模式、相关数据管理、采用向量数据类型）。我们表明，所开发的 SYCL 代码在 CPU 上运行时仅比优化后的 C++ 代码低 10%，同时在 Intel GPU 上取得了合理性能。我们希望在 SYCL 上开发与优化代码的经验，能对计划将其高性能 C++ 代码移植到 SYCL 以获取单源编程全部优势的其他研究人员有所裨益。
引用
@article{arxiv.2204.13740,
title = {Black-Scholes Option Pricing on Intel CPUs and GPUs: Implementation on SYCL and Optimization Techniques},
author = {Elena Panova and Valentin Volokitin and Anton Gorshkov and Iosif Meyerov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.13740},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 2 figures