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GPU
コンピューティング

当社では、長年にわたる研究・開発で築いた金融技術・計算技術をベースに、GPUコンピューティングに取り組んでおり、GPUコンピューティングによる乱数生成に関する日米特許を取得(日本国特許:第5059928、米国特許:US8,786,617B2)しております。

GPUコンピューティング

GPU(Graphics Processing Unit)とは、グラフィックス関連の処理を得意とするPC上のデバイスです。近年、その計算性能の高さゆえ、研究者等によってグラフィックス以外の汎用計算に活用するための調査・研究がなされるようになりました。これをGPUコンピューティング、またはGPGPU(General Purpose Computation on GPUs)と言います。
最近では開発言語・ハードウェア共にGPUコンピューティングに適したタイプもあり、GPUの計算性能をより引き出しやすくなっています。

GPUコンピューティング導入のメリット

計算の大幅な高速化

通常のプログラムによりCPUで計算した場合に比べ、GPUでは計算が大幅に高速化できる例があります。
モンテカルロ法では100倍以上の高速化を得られる場合もあり、計算時間の短縮、もしくはサンプル・パス数の増加による計算精度の向上を図ることが可能です。

ハードウェアコスト・運用コストの削減

GPUコンピューティングの導入により、多数のCPUにより同等の演算性能を得る場合に比べ、ハードウェアコスト・運用コストを大幅に削減することが可能です。

当社の取り組み

金融工学へのGPUコンピューティングの適用

当社では、デリバティブズのプライシング・リスク値計算やリスク管理におけるVaR計算、シミュレーション等に、GPUコンピューティングの適用を進めており、従来比大幅な高速化を達成しています

デリバティブズの評価へのGPUコンピューティング適用例

原資産 デリバティブズ モデル 計算方法 高速化倍率
(CPU/GPU)
株式 アメリカン・オプション Local Volatility(Dupire) 有限差分法 約70倍
為替 バリア・オプション Stochastic Volatility(Heston) モンテカルロ法 約300倍
金利 TARN条項付エキゾチック取引 SABR-LMM モンテカルロ法 約150倍

モンテカルロ法のGPUフレームワーク構築

モンテカルロ法へGPUコンピューティングを適用するため、当社ではGPU上で稼働するフレームワークを構築しています。

モンテカルロ法のGPUフレームワーク

モンテカルロ法のGPUフレームワークのイメージ図

フレームワークでは、処理の流れ等を規定するGPU特有の処理の部分と、モデル(原資産の変動プロセス)やシミュレーションの条件といったGPU特有の処理に依存しない部分に分離します。この分離によって、様々なモンテカルロ・シミュレーションの効率的かつ迅速な開発が可能になります。
長年の研究・開発で培われた金融技術と、GPUコンピューティングをはじめとする計算技術のいずれも熟知する当社ならではのソリューションによって、変化の激しい金融・ビジネスをサポートします。

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