Ứng dụng của FPGA trong ngành tài chính

[jefflieu]

Bài này được dịch từ phần "Opportunities in Financial analytics" trong trang web http://www.hpcwire.com/features/17899939.html
Bạn nào có học ngành tài chính thì dịch dùm mấy chữ thuật ngữ cho đúng. Mình dịch vậy thôi chứ không hiểu lắm .
-----------
Cơ hội trong phân tích tài chính
Một trong những thị trường lớn mà tốc độ xử lý của máy tính là một tài sản hết sức quan trọng là Phân tích tài chính. Ứng dụng chính trong ngày này là phân tích các Phái sinh: các công cụ của tài chính ví dụ như: hợp đồng quyền chọn (options), tương lai (futures), kỳ vọng (forwards) và ma trận lãi suất (interest-rate swaps). Phân tích phái sinh (Derivatives analysis) là một hoạt động hết sức quan trọng đang diễn ra trong các cơ quan tài chính, cho phép họ quản lý giá cả, rủi ro, và xác định các cơ hội đầu tư chứng khoán (arbitrage opportunities). Thị trường phái sinh trên thế giới đã tăng gấp 3 lần trong 5 năm vừa qua.
Phương pháp số học (numerical method) cho phân tích Phái sinh sử dụng mô phỏng Monte-carlo trong thế giới (miền/giới hạn) Black-Scholes. Giải thuật này sử dụng rất mạnh những tính toán số float ví dụ như logarit, hàm sô mũ, khai căn, và phép chia. Thêm nữa là các phép tính này được lặp đi lặp lại trong cả triệu vòng lặp. Giải pháp số học Black-Scholes thường được dùng trong mô phỏng Monte-Carlo, khi mà giá trị của phái sinh được ước tính bằng cách tính giá trị trung bình của các giá trị có được từ nhiều tình huống, mỗi tình huống thể hiện một tình trạng của thị trường.

Điều chính yếu là cần một số lượng lớn. Bởi vì mô phỏng monte-carlo dựa vào sự thành lập một số hữu hạn các hiện thực bằng cách sử dụng một chuỗi các số ngẫu nhiên (dùng dể mô phỏng sự chuyển biến ngẫu nhiên của các biên số của thị trường), giá trị của một quyền chọn tính bằng cách này sẽ thay đổi mỗi lần mô phỏng. Sai số giữa ước tính bằng Monte Carlo và giá trị đúng của một quyền chọn sẽ là bậc của nghịch đảo của căn bậc 2 của số lần mô phỏng. Để cải thiện độ chính xác, mô phỏng sẽ được chạy 10 đến 100 lần.

Với vô số những mô phỏng mà mỗi mô phỏng sử dụng rất nhiều các phép tính như vậy, phân tích các dẫn xuất rõ ràng là một ứng viên sáng giá cho các công nghệ gia tốc máy tính (HPC). Tốc độ xử lý là mối quan tâm duy nhất của ứng dụng này nhưng giải pháp lý tưởng phải giải quyết được các vấn đề về mặt sử dụng/vận hành.

Ước tính chính xác giá cả là hết sức quan trọng cho các viện tài chính. Các mô hình không chính xác sẽ tạo ra các cơ hội đầu tư (arbitrage opportunities) cho các đối thủ khác trong thị trường. Các giải thuật và tham số sử dụng bởi các nhà phấn tích vì thế biến đổi khác nhau cho các viện tài chính khác nhau và liên tục được "ngắt nhéo" (tweaked) và tinh chỉnh (refined). Vì các lý do này và vì lý do bảo trì, các nhà phân tích tài chính ("quants") thường phát triển các giải thuật của họ trên một ngôn ngữ bậc cao ví dụ như C, Java, hoặc MATLAB.

Bởi vì có được phân tích chính xác đồng nghĩa với có một lợi thế trên thị trường, giải thuật được dùng bởi các nhà phân tích thường được giấu rất kĩ. Tiết lộ về chi tiết giải thuật có thể mang đến các rủi ro chứng khoán hàng tỉ Đô. Hơn nữa, có một số quy định về pháp lý cho việc thẩm định và thẩm tra các risk-return công bố bởi các viện tài chính. Do vậy, việc chỉnh sửa, thay đổi, biến đổi hay tối ưu hóa các ứng dụng để tăng tốc độ xử lý là không thực tế và không nên.

Các yêu cầu cho phân tích tài chính khắc khe một cách đáng kể: chính xác cao, tính toán các phép tính "nặng" với hàng triệu các vòng lặp, được lập trình bằng ngôn ngữ bậc cao không được thay đổi. Các bộ đồng xử lý FPGA có thể đáp ứng nhu cầu này không? Hoàn toàn được chỉ với điều kiện là phải có hẳn một giải pháp trọn vẹn! Một nền FPGA, môi trường lập trình bậc cao, và một thư viện các chức năng của FPGA là mấu chốt của vấn đề. Những thứ này sẽ là công cụ mới của các nhà phân tích tài chính.

[bqviet]

Thế mạnh chính của FPGA là xử lý tín hiệu và hệ thống nhúng có mật độ tích hợp cao chứ không phải sức mạnh tính toán. Cái đó dùng vi xử lý thông thường phù hợp hơn.

Để giải quyết bài toán có khối lượng xử lý lớn (không chỉ tài chính, có thể là dựng phim, mô phỏng địa chất, dự báo thời tiết ...) cách tiếp cận thông thường là (1) dùng siêu máy tính - tức một cái máy tính thật mạnh, hoặc (2) kết nối một lượng lớn máy tính thông thường chạy song song - máy tính bó, siêu máy tính của nhà nghèo hoặc được gọi dưới cái tên hiện đại hơn là "điện toán đám mây".

FPGA không có cửa gì ở đây cả.

[quoc_thaibk]

http://www.blackhat.com/html/bh-usa-...8-archive.html

Dùng từ khoá
"Mifare -- Little Security, Despite Obscurity"
Để tới mục này. Có file video .m4v (dung lượng chuẩn HD được làm hết sức chu đáo từ slide đến người thuyết trình)

Đây là hacker đã dùng công nghệ FPGA để phá mã của 1 Security RFID.
Công nghệ là chết - con người là sống.
Giới hạn của ứng dụng nằm ở giới hạn trong suy nghĩ của mình (câu này mình dịch thôi và thấy rất hay).

Cũng không nên quá chú trọng vào 1 công nghệ mà cần có cái nhìn tổng quan- Ưu - Nhược của mỗi công nghệ.

[jefflieu]

FPGA không có cửa gì ở đây cả.

Mình thì không dám mạnh miệng vậy đâu, người viết bài đo cũng có background không tồi .

Trong các máy tính, việc xử lý chậm không phải do thiếu bộ vi xử lý mà bottleneck là do tốc độ stream data vào các bộ xử lý, đó là lý do cache của máy tính càng ngày càng bự. Thế mạnh của FPGA và việc customize hệ thống phần cứng cho một ứng dụng đặc trưng, chuyên biệt. Vậy thôi, còn làm được chuyện đó không thì là đàng khác.

[jefflieu]

Công nghệ là chết - con người là sống.

Chính xác!

[TL138]

Em nghĩ không nên khẳng định quá tuyệt đối là FPGA không có cửa nào ở đây cả.... Đơn cử là việc sử dụng siêu máy tính và mang máy tính kết hợp để tăng công xuất tính toán và khả năng truy cập dữ liệu, đều là sử dụng phương phap tính toán song song hóa cái này thì FPGA làm tốt đó chứ? Em không muốn nổ ra cuộc tranh cãi về cứng và mềm ở đây đâu các bác à... nó cũng như cuộc tranh cãi bất tận của phe ủng hộ Yamaha và Hon Da ... của Louvo LX Untimate và AirBalze FI ... các bác nghĩ sao?

[kamejoko80]

Cao nhân thì luôn bất đồng ý kiến với nhau, đó là cái dở của người tài ở VN.
Người ta không làm được nếu mình làm được thì hay chứ sao.
Cố gắng lên nào.

[jefflieu]

Có gì đâu ... nói nhảm cho vui tí ...
"It's all business Nothing personal !" by Donald Trump

@anh Kame:
Bất đồng cũng hay chứ sao ... cái gì cũng đồng ý cũng không được.
Quan trọng là mấy "cao nhân kia" vì cái chung hay vì cái riêng thôi

[itx]

Dùng FPGA xử lý hay làm cái quái gì mà chẳng được. Nhớ hồi trước có anh bạn dùng FPGA Altera làm Nios, Nios II (MCU mềm), FPGA của Xilinx làm Picoblaze, Microblaze (MCU mềm). Chạy èo èo, nếu cần xử lý số học theo dạng DSP thì biến FPGA thành DSP. Bản chất con FPGA là ic lập trình hw và nó còn xài cho "tiền thiết kế mẫu ASIC (ASIC prototyping)" tức là có thể dùng FPGA để phát triển(không sản xuất) một lõi CPU, DSP... mới.

Nhưng chẳng ai dùng FPGA để giải quyết những bài toán lớn phức tạp theo dạng như là "phân tích tài chính" hay là các ứng dụng cần xử lý một lượng thông tin lớn cả.
Vì sao ư? ITX đưa ra một vài ý thôi vì nhiều lắm:
* Tốc độ/giá của FPGA quá thấp nếu so với các CPU thông dụng.
* Mục đích của nhà sản xuất chip FPGA không nhắm đến sử lý dữ liệu theo dạng này (xử lý tín hiệu, hệ thống nhúng có độ tích hợp cao....)
* An toàn dữ liệu, độ ổn định (có lẽ đây là phần quan trọng nhất khi mà dữ liệu nó sử lý đắt hơn nó rất nhiều lần )
**** còn rất nhiều nếu nói cả ngày chắc cũng chưa xong.
Các bạn nên nhớ mục đích của các nhà thiết kế CPU (không phải là MCU nhé) là sử lý dữ liệu càng ngày càng nhiều hơn, nhanh hơn, an toàn hơn.

Đây là hacker đã dùng công nghệ FPGA để phá mã của 1 Security RFID.

đây không phải là xử lý dữ liệu (thế mạnh của CPU) mà là xử lý tín hiệu, nói thì phức tạp nhưng có thể đơn giản như xử lý dựng hình 3D thì GPU bèo nhất cũng hơn con CPU cao cấp.

Nói dài dòng quá thôi thì tóm tắt lại thế này: Trong lĩnh vực "hướng điều khiển" (FPGA, MCU, DSP...) thì con CPU nhẩy vào là bị bóp chết ngay. Trong lĩnh vực "xử lý thông tin" thì không ai qua mặt được thằng CPU cả.
Tất hiên là có thể sử dụng CPU theo kiểu "hướng điều khiển", và dùng (FPGA, MCU, DSP...) để "xử lý thông tin". Không ai cấm cả

[quoc_thaibk]

Trong lĩnh vực "hướng điều khiển" (FPGA, MCU, DSP...) thì con CPU nhẩy vào là bị bóp chết ngay. Trong lĩnh vực "xử lý thông tin" thì không ai qua mặt được thằng CPU cả.

Câu này của ITX hay.

[jefflieu]

Nhưng chẳng ai dùng FPGA để giải quyết những bài toán lớn phức tạp theo dạng như là "phân tích tài chính" hay là các ứng dụng cần xử lý một lượng thông tin lớn cả.
Vì sao ư? ITX đưa ra một vài ý thôi vì nhiều lắm:
* Tốc độ/giá của FPGA quá thấp nếu so với các CPU thông dụng.
* Mục đích của nhà sản xuất chip FPGA không nhắm đến sử lý dữ liệu theo dạng này (xử lý tín hiệu, hệ thống nhúng có độ tích hợp cao....)
* An toàn dữ liệu, độ ổn định (có lẽ đây là phần quan trọng nhất khi mà dữ liệu nó sử lý đắt hơn nó rất nhiều lần )
Không ai cấm cả

Đúng, phần lớn các FPGA hiện giờ hình như không nhắm vào thị trường này ...

Nhưng có ku công ty này đang làm chuyện không ai làm:

www.xtremedatainc.com

http://old.xtremedatainc.com/index.p...ses&Itemid=105

http://www.automatedtrader.net/onlin...ptions-pricing

[itx]

Thì có ai cấm không được sử dụng FPGA để "xử lý thông tin" đâu.
Thôi thì ITX lại nói lảm nhảm một ít nữa.

Nếu bạn nhình vấn đề bài toán mà bạn ví dụ thì nó na ná DSP và nó cũng có hạn chế, ưu điểm như DSP vậy.
Khi sử lý tính toán số học như đơn giản như ***** Security RFID hặc như www.xtremedatainc.com thì còn được (cái này DSP làm từ lâu như chuyển đổi CODEC, SSD... ) . Nhưng khi mở rộng bài toán ra như những việc mà các CPU đang làm thì đó là việc bất khả thi giống như với DSP vậy.
Nói cho cùng thì chẳng có cái gì là không thể chỉ có điều là có đáng để làm hay không mà thôi.
Nhiều khi ITX vẫn dùng cái pc để điều khiển tắt mở mấy con led , có ai cấm đâu.

[jefflieu]

Trong cai link thứ 2 có đoạn viết:

MILPITAS, Calif., June 2 -- Appro, a leading provider of high-performance enterprise computing systems and XtremeData, leader in FPGA-based In-Socket Accelerators will demonstrate performance acceleration of a full double-precision floating point Monte Carlo financial simulation analysis at the SIFMA Technology Management Conference in New York, NY, June 10-12, booth 3105.

This demonstration combines the Intel QuickAssist Technology, Appro's high performance HyperServer based on Quad-Core Intel Xeon processors, XtremeData's XD2000 family of In-Socket Accelerators (ISA), and the new XtremeRNG library of building blocks for random number generation (RNG) to significantly accelerate financial and scientific Monte Carlo applications. The XD2000 provides application acceleration over 10X versus single-precision only GPUs, while simultaneously reducing overall system power consumption, maintaining support for error correction codes, and offering full support for double-precision math.

"Appro is working closely with XtremeData to jointly reach the double-precision floating point capabilities of high performance FPGAs", said John Lee, VP of advanced technology solutions of Appro. "This technology addresses many financial customers' requests for a cost-effective solution that offers configuration flexibility and performance gains using FPGA-based systems."

Uh, suy cho cũng thì cái gì cũng làm được. Hehe!
Thôi close nha anh em, chờ xem số phận mấy công ty Xtreme này tới đâu

[itx]

Trong cai link thứ 2 có đoạn viết:

MILPITAS, Calif., June 2 -- Appro, a leading provider of high-performance enterprise computing systems and XtremeData, leader in FPGA-based In-Socket Accelerators will demonstrate performance acceleration of a full double-precision floating point Monte Carlo financial simulation analysis at the SIFMA Technology Management Conference in New York, NY, June 10-12, booth 3105.

This demonstration combines the Intel QuickAssist Technology, Appro's high performance HyperServer based on Quad-Core Intel Xeon processors, XtremeData's XD2000 family of In-Socket Accelerators (ISA), and the new XtremeRNG library of building blocks for random number generation (RNG) to significantly accelerate financial and scientific Monte Carlo applications. The XD2000 provides application acceleration over 10X versus single-precision only GPUs, while simultaneously reducing overall system power consumption, maintaining support for error correction codes, and offering full support for double-precision math.

"Appro is working closely with XtremeData to jointly reach the double-precision floating point capabilities of high performance FPGAs", said John Lee, VP of advanced technology solutions of Appro. "This technology addresses many financial customers' requests for a cost-effective solution that offers configuration flexibility and performance gains using FPGA-based systems."

Uh, suy cho cũng thì cái gì cũng làm được. Hehe!
Thôi close nha anh em, chờ xem số phận mấy công ty Xtreme này tới đâu

ai mà rảnh hơi đi đọc mấy đoạn quảng cáo của tụi nó ( quảng cáo nói láo ăn tiền mà )
Thông tin trên net thì phải xem nguồn gốc bạn ạ.
Có khi nào thằng Microsoft nó chê win xài dở không ?

suy cho cũng thì cái gì cũng làm được.

là suy tần bậy => làm thử cái động cơ vĩnh cửu coi.

[jefflieu]

Bạn ITX doc thiếu chút, thiếu chữ HEHE với dấu chấm cảm! Nguyên câu nó mới có nghĩa.
"Uh, suy cho cùng thì cái gì cũng làm được, hehe!"
Thì cái đáng làm và không đáng làm còn phải xem số phận của thằng Xtremedata xem thế nào.

Àh, thì cũng muốn nói có sách mách có chứng thôi. Về chuyện quảng cáo láo thì không có nghĩ tới, nhưng hy vọng mấy tên này làm và bán ở WallStreet nên có vẻ làm thiệt. Thấy công ty có trang web đàng hoàng, giới thiệu sản phẩm đàng hoàng nên cũng nghĩ là làm thiệt, chắc tại ngây thơ quá hixhix.