GPU并行计算加速因子挖掘技巧

📚 共计 30 章节

GPU计算基础

GPU架构概述 · CUDA编程模型 · GPU与CPU协同

CUDA环境搭建

Toolkit安装 · cuDNN配置 · 驱动检查 · 环境验证

CUDA核心语法

核函数 · 线程层次 · 内存模型(Global/Shared/Local)

因子挖掘概述

量化因子定义 · 有效性评价 · 传统瓶颈

并行归约算法

并行求和/最大值 · 优化策略 · Bank Conflict

并行排序算法

双调排序 · 基数排序 · GPU实现

矩阵运算加速

GEMM · cuBLAS · 共享内存优化

时间序列因子

滚动窗口 · 移动平均/标准差 · 并行滑动

时序滑动窗口

截面因子计算

横截面排序 · 分位数 · Z-score标准化

截面标准化

协方差矩阵计算

大规模并行协方差 · Cholesky分解

协方差Cholesky

蒙特卡洛模拟

并行随机数 · 路径模拟 · VaR计算

蒙特卡洛VaR

期权定价加速

二叉树 · Black-Scholes · GPU批量定价

高性能数据加载

cuDF加速DataFrame · 数据预处理流水线

流式计算与异步

CUDA Streams · 异步传输 · 流水线重叠

内存优化技巧

合并访问 · 共享内存 · 寄存器 · 循环展开

原子操作与锁

AtomicAdd · CAS · 自定义锁机制

Warp级别编程

Shuffle指令 · Warp归约 · 矩阵运算

NCCL通信 · 负载均衡 · 数据分片

CUDA图(CUDA Graphs)

图捕获 · 实例化 · 调度优化

CUDA Graph调度

性能分析工具

Nsight Systems · Nsight Compute · 瓶颈定位

因子回测加速

并行回测框架 · 事件驱动GPU化

回测事件驱动

机器学习因子

GPU加速XGBoost/LightGBM · 神经网络因子

XGBoostLightGBM

深度学习因子

PyTorch/TensorFlow · GPU训练因子模型

PyTorchTensorFlow

因子组合优化

均值-方差 · 风险平价 · GPU求解

组合风险平价

高频数据因子

Tick级处理 · 订单簿重建 · 微观结构因子

因子存储与检索

cuDF+Parquet · GPU加速数据库查询

因子监控系统

实时计算管道 · 异常检测与告警

实战案例1：Alpha158

基于GPU的Alpha158因子集加速计算

实战案例2：日内高频

日内高频因子挖掘与回测系统

课程总结与展望

GPU计算前沿 · 量子计算与因子挖掘未来