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2016 | Supplement | Buchkapitel

BLAS Extensions for Algebraic Pricing Methods

verfasst von : Claudio Albanese, Paolo Regondi, Mohammad Zubair

Erschienen in: Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2014

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

PDE pricing methods such as backward and forward induction are typically implemented as unconditionally marginally stable algorithms in double precision for individual transactions. In this paper, we reconsider this strategy and argue that optimal GPU implementations should be based on a quite different strategy involving higher level BLAS routines. We argue that it is advantageous to use conditionally strongly stable algorithms in single precision and to price concurrently sub-portfolios of similar transactions. To support these operator algebraic methods, we propose some BLAS extensions. CUDA implementations of our extensions turn out to be significantly faster than implementations based on standard cuBLAS. The key to the performance gain of our implementation is in the efficient utilization of the memory system of the new GPU architecture.

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Fußnoten
1
Intel MKL library does support, Sgem2vu, an extension of Sgemv for multiplying a matrix with two vectors [3].
 
Literatur
7.
Zurück zum Zitat Dongarra, J.J., Du Croz, J., Duff, I.S., Hammarling, S.: A set of Level 3 basic linear algebra subprograms. ACM Trans. Math. Softw. 16, 1–28 (1990) (Algorithm 679) Dongarra, J.J., Du Croz, J., Duff, I.S., Hammarling, S.: A set of Level 3 basic linear algebra subprograms. ACM Trans. Math. Softw. 16, 1–28 (1990) (Algorithm 679)
Metadaten
Titel
BLAS Extensions for Algebraic Pricing Methods
verfasst von
Claudio Albanese
Paolo Regondi
Mohammad Zubair
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-23413-7_18