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	基于异构计算的路径依赖期权定价并行策略研究
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摘要

针对路径依赖期权定价依赖于整个资产价格路径，使与其对应的Monte Carlo模拟规模受到一定限制。提出一

种基于异构计算的路径依赖期权Monte Carlo模拟并行算法，通过优化混合架构的并行加速策略，满足计算金融领域中对超高

计算维度及实时计算的需求。首先，系统对比 5 种可行的并行策略，得出单 CPU和 GPU上的最优并行策略；其次，运用

OpenMP 和OpenACC实现了跨GPU并行；最后，对计算时间开销与计算规模的函数关系分析，指出跨GPU并行计算策略具

有较好的可移植性和计算规模的扩展性。实验结果表明，采用的并行计算策略对路径依赖等复杂期权的定价效果明显，为后

续致力于对计算金融所需的高性能计算算法开发提供了理论基础。

关键词 ：

路径依赖期权, 资产定价, 异构高性能计算, Monte Carlo模拟, 并行策略

年卷期日期: 2023-03-10 出版日期: 2023-08-10

引用本文:

公佐权.

基于异构计算的路径依赖期权定价并行策略研究

[J]. 电脑与电信, 2023, 1(3): 73-78.
GONG Zuo-quan.

Research on Path-dependent Option Pricing Parallel Strategy Based on Heterogeneous Computing

. Computer & Telecommunication, 2023, 1(3): 73-78.

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