NVIDIA DGX A100 在 STAC-A2 基准测试风险模型上创造了吞吐量、性能和可扩展性方面的记录，并且在效率方面也大放异彩。
随着市场波动加剧，金融风险经理正在寻找更快、更好的市场分析方法。如今，在超快并行计算系统上运行的高级风险算法提供了这项服务。
运行 Red Hat 软件的 NVIDIA DGX A100 系统提升了风险平台的技术水平，可为金融服务公司提供性能和运营收益。在最近的基准测试中，这些系统只使用了竞争对手服务器的一小部分能源和空间。
新推出的 NVIDIA DGX 系统具有 640GB 的 GPU 显存，在金融行业广受关注的金融风险模型 STAC-A2 基准测试中创下了八项性能记录，包括在能源和空间效率方面拔得头筹。
华尔街和更广泛的全球金融行业的一些大型公司依靠 STAC-A2 作为衡量计算平台性能的关键风险模型基准。
这些也是针对使用已审核容器的解决方案，首次公开发布的 STAC-A2 结果。Kubernetes 是一个开源容器编排平台，已成为管理容器化工作负载的事实标准，有助于部署复杂的多阶段工作流。Red Hat OpenShift 软件是非常优秀的企业 Kubernetes 平台。
STAC-A2 结果凸显了 DGX A100 系统与新部署模型集成的灵活性，以及 Red Hat 作为 Kubernetes 环境提供商，可以满足极为苛刻的企业性能要求。
吞吐量提高近 15 倍
与最近测试的基于单一标准 CPU 服务器（双插槽 CPU 系统）2的解决方案相比，具备 640GB GPU 显存的新款 NVIDIA DGX A100 系统在 STAC-A2 基准测试中测得的吞吐量是前者的 14.8 倍（按每秒定价的期权数量）1。它的性能也优于以前测试的具有 10 个仅 CPU 云节点3和 8 个双插槽 CPU 服务器4的系统。
NVIDIA 的记录结果已经过证券技术分析中心 (STAC) 的审计。STAC 基准委员会的成员包括 450 多家领先的银行、对冲基金和金融服务技术公司，这些公司为此基准测试的制定做出了突出贡献。您可在此处获得 STAC 报告。
有效降低运营费用
金融机构的大型银行、对冲基金和风险经理不仅可以从数据吞吐量的增加中受益，还可以从运营效率的提高中受益。
减少数据中心系统的能源和占用空间开支可以大大降低运营费用。这一点尤其重要，因为 IT 组织需要为新系统的预算提供依据。
具有 640GB GPU 显存的新款 DGX A100 系统5可降低运营成本：
- 2.6 倍的能源效率6
- 与 2018 年测试的基于 CPU 的集群系统相比，空间效率提升 2 倍；与最近测试的基于 CPU 的系统相比，空间效率提升 4 倍7。
了解 STAC-A2：认识 Greeks
STAC-A2 市场风险基准测试模拟利率和其他证券价格因素随时间波动，评估其对期权价格的影响。一个重要的步骤是模拟基础证券价格路径，如图 1 所示。STAC 基准测试涉及计算按证券分组的数千个（如果不是数百个）证券价格路径的演变。
这些模拟结果用于敏感度计算，构成金融业中称为“Greeks”的风险评分。
STAC-A2 通过应用一种名为 Longstaff-Schwartz Monte Carlo 的金融分析技术来模拟多种资产的期权价格敏感性 (Greeks)。
使用蒙特卡罗模拟（随机抽样概率分布，如图 1 所示）和 Longstaff-Schwartz 方法（一种反向迭代算法，从到期日回溯时间）解决期权价格随时间变化的问题。
该技术使金融服务公司能够计算未来当前持有量和潜在交易的风险。
DGX 创造多项 STAC-A2 纪录
- 具有 640GB GPU 显存的 DGX A1008 取得了巨大进步。与非 NVIDIA 加速系统之前取得的最佳数据相比，它拉开了一个很大的差距：在暖基线 Greeks 基准测试10中，吞吐量能达到 3 倍9，并且速度能达到 2.6 倍。
NVIDIA 还在大型问题方面创下了新的解决时间记录，与速度领先的非 NVIDIA 系统（八节点 CPU 集群）11相比，NVIDIA 在暖基线大型 Greeks 基准测试中的速度是后者的 2.3 倍。
DGX 系统致力于大规模性能，因此，它在可模拟的最大资产和路径数方面创造了新记录也就不足为奇了12。新款 DGX 系统可以处理的资产是已测试的最佳非 NVIDIA 系统的 2 倍以上13（尽管工作负载随着资产数量的增加而成倍增长），并且路径数量是最近测试的 CPU 服务器的 20 倍14。
NVIDIA DGX 旨在高效、大规模地解决极具挑战性的计算问题。这些最新的 STAC-A2 结果显示了 NVIDIA DGX 在实现这一愿景方面的优势。
详细了解 NVIDIA DGX 系统。
1 STAC-A2.β2.HPORTFOLIO.SPEED
2 SUT ID 210315
3 SUT ID INTC210331
4 SUT ID INTC181012
5 SUT ID NVDA210914
6 STAC-A2.β2.HPORTFOLIO.ENERGY_EFF 与基于 Ice Lake 的服务器 SUT ID INTC210315 对比
7 STAC-A2.β2.HPORTFOLIO.SPACE_EFF 与 SkyLake 集群 SUT ID INTC181012，Ice Lake SUT ID INTC210315 对比
8 SUT ID NVDA210914
9 STAC-A2.β2.HPORTFOLIO.SPEED 与 10 节点云集群 SUT ID INTC210331 对比
10 STAC-A2.β2.GREEKS.WARM 与 8x NEC Vector Engine SUT ID NEC210422 对比
11 STAC-A2.β2.GREEKS.10-100k-1260.TIME.WARM 与 Skylake 集群 SUT ID INTC181012 对比
12 STAC-A2.β2.GREEKS.MAX_PATHS 和 STAC-A2.β2.GREEKS.MAX_ASSETS
13 STAC-A2.β2.GREEKS.MAX_ASSETS 与 8 路 Skylake 集群 SUT ID INTC181012 对比
14 STAC-A2.β2.GREEKS.MAX_PATHS 与基于 Ice Lake 的服务器 SUT ID INTC210315 对比