文件名称：金融市场中图形卡和复杂图案形成的加速波动分析-研究论文
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更新时间：2024-06-08 13:29:09
GPU Computing Correlations Patterns Time
计算统一设备体系结构是一种几乎传统的编程方法，用于管理作为数据并行计算设备的图形处理单元（GPU）上的计算。 最新的GPU具有最多240个内核的数量以及较高的内存带宽，可为计算物理提供资源。 我们将此技术应用于波动分析方法，其中包括确定随机过程的标度行为和平衡自相关函数。 此外，在GPU上计算并详细分析了最近引入的模式形成一致性（Preis T等，2008 Europhys.Lett.82 68005），该模式量化了时间序列中基于模式的复杂短时相关性。 获得结果的速度比当前*处理单元内核快84倍。 当我们将此方法应用于德国BUND期货的高频时间序列时，我们发现短时间尺度上基于模式的显着相关性。 此外，可以在很短的时间范围内发现一种反持久行为。 此外，我们将最近的GPU进行了比较，该GPU与上一代GPU相比，理论上提供的峰值性能高达每秒大约1012个浮点运算。