...
...

NVIDIA сотрудничает с EGAR Technology

EGAR Technology и NVIDIA начали сотрудничество по развитию решений EGAR Technology, основанных на инновационной архитектуре параллельных вычислений NVIDIA CUDA. Данная архитектура позволяет использовать возможности графического процессора для вычислений общего назначения.

EGAR Technology, одинаково активно работающая как на российском, так и на международном рынках информационных систем и услуг для финансовой индустрии, планирует расширить линейку своих продуктов, построенных на платформах NVIDIA Tesla, чтобы предоставить заказчикам доступ к вычислительным ресурсам GPU.

Одним из сегментов высокой активности компании EGAR Technology является разработка программного обеспечения по автоматизации трейдинга и управления финансовыми рисками, включая операции с деривативами, а также поставку и анализ рыночных данных.

В настоящий момент EGAR Technology предлагает российским банкам и инвестиционным компаниям программно-аппаратный комплекс IV Data Feed Server CUDA version, который решает задачу получения, интеграции, обработки, анализа и распространения разнородных рыночных данных в режиме реального времени. Система позволяет работать со всеми известными классами финансовых активов фондового, валютного и товарного рынков, и, благодаря архитектуре параллельных вычислений NVIDIA CUDA, способна рассчитывать показатели риска в режиме реального времени по внушительным объемам данных – например, по всему американскому рынку деривативов.





В ближайшее время возможности этого решения, которое позволяет получать трейдерам наиболее актуальный срез рынка и строить на нем не доступные ранее стратегии, будут развиваться при непосредственном участии и поддержке специалистов NVIDIA.

В рамках сотрудничества NVIDIA и EGAR Technology организовали оперативное взаимодействие между командами своих экспертов. Его целью является оптимизация программного обеспечения EGAR под новейшее оборудование и технологии NVIDIA. Вычислительные решения NVIDIA Tesla позволяют решать сложные расчетные задачи быстро и точно, экономить пространство и потребление энергии. Использование популярного языка программирования С обеспечивает легкий перенос численных задач с CPU на GPU. Простота и прозрачность архитектуры CUDA дает возможность участникам финансового рынка успешно адаптировать уже имеющееся программное обеспечение под новые платформы и строить комбинированные решения, облегчая интеграцию с другими компонентами системы и упрощая дальнейшую разработку проектов.



© Компьютерная газета