01
GPU计算基础回顾
CUDA编程模型 · 内存层次结构 · 线程束调度原理
基础CUDA
02
金融计算中的数值精度
双精度与单精度选择 · Kahan求和 · 补偿求和技巧
精度数值
03
共享内存优化
Bank Conflict避免 · Padding技术 · 动态共享内存分配
共享内存优化
04
寄存器优化
寄存器溢出处理 · 循环展开策略 · 指令级并行
寄存器ILP
05
原子操作与锁
原子加/减/比较交换 · 细粒度锁设计 · 无锁数据结构
原子并发
06
流与并发
多流执行 · 异步数据传输 · CUDA事件与同步
流异步
07
统一内存管理
Managed Memory · 预取策略 · 内存迁移优化
统一内存UM
08
CUDA图（Graph）
图捕获与重放 · 依赖关系管理 · 动态图构建
Graph调度
09
Tensor Core编程
WMMA API · 混合精度训练 · 金融模型加速
Tensor Core混合精度
10
CUDA库集成
cuBLAS矩阵运算 · cuRAND随机数 · cuFFT频谱分析
cuBLAScuRANDcuFFT
11
蒙特卡洛模拟优化
并行随机数生成 · 路径压缩 · 方差缩减技术
蒙特卡洛方差缩减
12
二叉树与网格模型
并行二叉树定价 · 有限差分法GPU实现
二叉树有限差分
13
偏微分方程求解
显式/隐式格式 · ADI方法GPU加速
PDEADI
14
风险管理
VaR计算 · 压力测试 · 敏感性分析并行化
VaR风险
15
投资组合优化
均值-方差模型 · Black-Litterman模型GPU求解
组合优化BL
16
高频交易信号处理
实时数据流处理 · FPGA与GPU协同
高频FPGA
17
时间序列分析
ARIMA模型 · GARCH模型并行计算
时间序列GARCH
18
机器学习在金融中的应用
GPU加速XGBoost · 神经网络量化
XGBoost量化
19
深度学习框架集成
PyTorch/TensorFlow自定义CUDA扩展
PyTorch扩展
20
性能分析工具
NVIDIA Nsight Systems · Nsight Compute · Profiler
NsightProfiler
21
内存带宽优化
合并访问 · 数据对齐 · 缓存行利用
带宽对齐
22
指令优化
数学函数近似 · intrinsics使用 · 分支预测
intrinsics分支
23
多GPU编程
MPI+CUDA · NCCL通信库 · 负载均衡
多GPUNCCL
24
CUDA与CPU协同
任务划分 · 异构计算模型 · 数据共享
异构协同
25
金融数据压缩
浮点压缩算法 · 无损/有损压缩GPU实现
压缩浮点
26
GPU虚拟化与云部署
MIG技术 · 容器化 · Kubernetes调度
MIGK8s
27
安全与合规
数据加密GPU加速 · 审计日志 · 合规计算
加密合规
28
回测系统优化
并行回测引擎 · 事件驱动架构 · 性能基准
回测事件驱动
29
实盘交易系统
低延迟设计 · GPU交易信号生成 · 风控集成
低延迟实盘
30
前沿趋势
量子计算与GPU融合 · 联邦学习 · 可解释AI
量子联邦学习