Gpu Handelssystem

Accelerated Computing WAS IST GPU-BESCHRÄNKTES COMPUTER GPU-beschleunigtes Rechnen ist die Verwendung einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) zusammen mit einer CPU, um das tiefe Lernen zu beschleunigen. Analytik Und Engineering-Anwendungen. Pionier im Jahr 2007 von NVIDIA, GPU-Beschleuniger jetzt Energie energieeffiziente Rechenzentren in staatlichen Labors, Universitäten, Unternehmen und kleine und mittlere Unternehmen auf der ganzen Welt. Sie spielen eine große Rolle bei der Beschleunigung der Anwendungen in Plattformen von Künstliche Intelligenz zu Autos, Drohnen und Roboter. WIE GPUs SOFTWARE-ANWENDUNGEN BESCHLEUNIGEN GPU-beschleunigtes Computing entlastet rechenintensive Teile der Anwendung an die GPU, während der Rest des Codes noch auf der CPU läuft. Aus der Sicht der Anwender laufen Anwendungen einfach schneller. GPU vs CPU-Leistung Eine einfache Möglichkeit, den Unterschied zwischen einer GPU und einer CPU zu verstehen ist, zu vergleichen, wie sie Prozesse verarbeiten. Eine CPU besteht aus wenigen Kerne, die für die sequentielle serielle Verarbeitung optimiert sind, während eine GPU eine massiv parallele Architektur aufweist, die aus Tausenden kleinerer, effizienterer Kerne besteht, die für das gleichzeitige Handhaben mehrerer Aufgaben ausgelegt sind. GPUs haben Tausende von Kerne, um parallele Workloads effizient zu verarbeiten Überprüfen Sie den Videoclip unten für eine unterhaltsame GPU versus CPU Mit über 400 HPC-Anwendungen beschleunigt, darunter 9 von oben 10 alle GPU-Benutzer können dramatische Durchsatz steigern für ihre Arbeitsbelastung zu erleben. Finden Sie heraus, ob die Anwendungen, die Sie verwenden, GPU-beschleunigt sind in unserem Anwendungskatalog (PDF 1.9 MB). GET Started TODAY Es gibt drei grundlegende Ansätze, um GPU-Beschleunigung für Ihre Anwendungen hinzuzufügen: Fallenlassen in GPU-optimierten Bibliotheken Hinzufügen von Compiler-Hinweisen, um Ihren Code automatisch zu parallelen Verwenden von Erweiterungen zu Standardsprachen wie C und Fortran Lernen, wie GPUs mit der CUDA-Parallelprogrammierung verwendet werden Modell ist einfach. Für kostenlose Online-Klassen und Entwickler-Ressourcen besuchen CUDA zoneputational Finanzen Computational Finance NVIDIA Tesla GPU Accelerators bietet Finanzdienstleistern die Fähigkeit, ihr Geschäft schneller zu fahren, mit besseren Analysen zu niedrigeren Kosten. GPUs erlauben es, komplexe Risikokalkulationen auf Trader-Ebene innerhalb von Sekunden auszuführen, so dass Echtzeit-Risiken wie gewohnt geschäftlich genutzt werden können. Value at Risk, Counterparty Risk und Anfängliche und Lifetime Margining Berechnungen sind einige der Arten von Berechnungen profitieren von GPU-Beschleunigung ermöglicht eine Erhöhung der Zahl der Szenarien und Sensitivitäten, mit komplexeren Modellen bei gleichzeitiger Senkung der Gesamtkosten von bis zu 80. Die Technologie wird ergänzt Von einem reichen Ökosystem von Lösungsanbietern - ISVs, Bibliotheksverkäufer. Berater. Und Schulungsunternehmen - das macht GPUs noch mehr zugänglich. HESE VON DIESEN PRAKTIKERN, WARUM SIE ENTWICKELT, AUF GPUS ZU ENTWICKELN: Testimonial: Pierre Spatz, Leiter der quantitativen Forschung, Murex Testimonial: Mike Giles, Professor für Mathematik, Universität Oxford VERSUCHEN SIE APPS AUF KEPLER GPU CLUSTER FÜR FREI Für Informationen zu den wichtigsten Anwendungen, Besuchen Sie bitte die Seite GPU-Anwendungen.