【专题报告】并行计算在金融上的应用
创建于 更新于
摘要
本报告系统介绍了CPU和GPU并行计算的原理与应用，详细展现多核CPU、多进程、多线程的提升机制及影响因素，重点阐述了GPU架构、计算能力、CUDA编程及Python加速库（如pandarallel、pyCUDA、RAPIDS和Numba）的使用方法。案例测试显示，在任务数据量较大（超过10万）时，GPU加速能有效缩短计算时间，提升效率达数倍至十倍以上，极大提高金融分析和模型运算效率，为投资者提供高效投研工具选择参考。[page::0][page::7][page::18][page::25][page::30]
