摩根大通

 
 

GPU 提升风险计算速度、降低成本

在金融服务行业中,风险管理计算是一种成本最高的计算项目。 作为全球最大的投资银行业实体,摩根大通需要找到一种更好的方式以便在合理的时间内计算风险,同时不增加基础设施的购置成本。

挑战:


摩根大通计划在三年内将风险运算的成本降低 75%,作为该计划的一部分,摩根大通需要在其数据中心内实施技术改革,以便满足节约成本的要求。 该项计划的另一个目的是打造出更加节能的数据中心,不仅要提供更高的性能,而且还要保持更低的功耗。

 

解决方案:


2009 年,摩根大通的股票衍生品部门开始评估 NVIDIA® Tesla® 图形处理器 (GPU),认为该产品是满足自己复杂需求的一种可行的计算替代方式。 2010年,摩根大通选择了 NVIDIA Tesla M2070 GPU 来融入到其全球网格计算基础设施当中,并很快意识到这是一个正确的选择。

GPU 在区区数分钟之内即可运算出摩根大通各种投资产品的风险,而此前,这类处理任务要通宵达旦地计算才能完成。 NVIDIA Tesla GPU 为摩根大通提供了巨大的市场优势,使其能够通过更频繁地运行风险计算以及运行更复杂的情景运算来做出更好的决策。 对摩根大通的业务来说,GPU 无疑是一种改变行业面貌的技术。

影响:


与使用 CPU 核心时相比,将 GPU 用作协处理器的做法令应用程序性能实现了 40 倍提升,因而总体上来说节约了 80% 的成本。 在该银行分布于世界各地的办事机构中,有多家数据中心现在均已部署 NVIDIA Tesla GPU,这些 GPU 正被数以十计的全球应用程序无缝地共享着。 这种将 GPU 融入到共享全球计算基础设施当中的做法让 GPU 一天二十四小时的利用率能够达到接近 70% 的水平。

摩根大通为股票衍生品的风险计算部署了 GPU,从而在银行技术方面实现了创新,并于近日受到了《The Banker》杂志的认可。

在未来,该公司计划进一步增加由 GPU 处理的交易数量和类型并检验新模型的可行性。在过去,受计算能力的限制,这些模型付诸实施所需的计算机成本过于高昂,无法承受。