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【24h】

Monte Carlo simulation on GPGPU using prefix computation method

机译：使用前缀计算方法在GPGPU上进行蒙特卡洛模拟

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Random probability estimation is one of the computational intensive factors in Monte Carlo simulation. This paper presents the parallel implementation of random probability estimation for a Monte Carlo simulation. Parallel prefix computation is used to accelerate the speedup of parallel formulation of random probability estimation. The proposed work is implemented using C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism) programming language and tested on General Purpose computation on Graphics Processing Unit (GPGPU). The experimental result shows that the average speedup achieved on GPU-based implementation is 29.61% when compared to sequential implementation of random probability estimation. The performance of the proposed work is also evaluated and compared with actual American option pricing values.
机译：随机概率估计是蒙特卡洛模拟中的计算密集型因素之一。本文介绍了用于蒙特卡洛模拟的随机概率估计的并行实现。并行前缀计算用于加快随机概率估计的并行公式化的速度。拟议的工作是使用C ++ AMP（加速大规模并行）编程语言实现的，并在图形处理单元（GPGPU）的通用计算上进行了测试。实验结果表明，与顺序执行随机概率估计相比，基于GPU的实现所实现的平均提速为29.61％。还评估了拟议工作的绩效，并与美国期权的实际定价值进行了比较。

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