对于希望在使用蒙地卡罗仿真的各种应用系统中,透过GPU来提高执行效能的开发与研究人员们,现在可以从NAG公司来取得最新版本的GPU算法库了-http://cn.nag-gc.com/numeric/gpus/。
GPU(图形处理器)原先是应用于个人计算机的3D游戏加速之用,但是最近已经开始广泛地使用于科学和数值计算上。蒙地卡罗仿真向来被广泛使用于金融,工程仿真,药物开发,科学研究,石油和天然气勘探等等的数值计算中。
谈到NVIDIA,通用汽车公司市场营销总经理Andrew Cresci,这一位在GPU计算方面的专家评论说:“GPU计算相关的产业正在迅速的成长之中,而NAG很实时地增加了许多的GPU函数。NAG的算法库一向是以提供顶级性能、同时又能维持高标准的准确性而闻名于世。目前全球大约有60 000位CUDA程序开发人员,在此时此刻NAG提供值得信赖的算法,对强化NVIDIA的GPU计算架构的成熟度,是相当重要的一个里程碑。”
NAG公司欢迎学术界的研究人员们来参与其GPU数值算法的联合研发工作。一般商业机构则可以由NAG的网站或是联络其世界各地之服务据点来取得GPU算法库以及专属程序之开发服务。NAG-http://cn.nag-gc.com/contact_us.asp。
最新发布的NAG GPU算法包括蒙地卡罗仿真-Quasi与Pseudo随机数生成器,Brownian bridge以及相关的统计分布函数。欲了解更多详情,请参阅cn.nag-gc.com/numeric/GPUs.
NAG是由英国几所学术机构在1970年所成立之非营利性公司,专注于解决复杂的数学与统计问题。成员中技术团队超过65%,其中超过半数以上拥有博士学位。NAG集合了优秀的数学、统计、金融以及算法专家,开发出精确与高效能的数值分析工具来提升科学研究、制造、金融财务等应用系统的质量与效能。NAG在英国、美国、法国、德国、日本及大中华地区均设有直营服务据点以及全球之代理商分销、服务网。
除了提供顶级的Fortran SMP多核算法库之外,NAG的产品还包含了NAG C算法库、NAG Toolbox for MATLAB工具箱、NAG动态链接库(DLL)、NAG Fortran编译器等多项产品。