Benchmark management of option pricer implementations with hardware accelaration based on the heston model.

Abstract

Atualmente o mercado financeiro moderno e suas instituições tem a necessidade de computação eficiente do preço dos ativos, especialmente opções. Para atingir preços justos é preciso gerar um modelo de mercado realístico. Esse processo demanda métodos complexos. Frequentemente alto desempenho está diretamente relacionado com consumo de energia. Algoritmos de aceleração em hardware podem obter alta performance com um consumo menor energético. Para ajudar no processo decisivo sobre qual solução melhor atende a demanda atual, benchmarks permitem comparar resultados de diferentes implementações. Nesse contexto surge o desafio de como integrar, comunicar e executar benchmark em hardwares heterogêneos. Nós desenvolvemos uma ferramenta integrada de benchmark usando uma arquitetura de transferência de estado representativo (ReST) para resolver esse problema. Nosso objetivo era obter um sistema com uma sobrecarga de rede e de processamento reduzido em comparação com a plataforma existente. A alta coesão e modularidade do sistema é obtida através do modelo model-view-controller, que introduz flexibilidade e escalabilidade no sistema.

Modern financial market and its institutions currently have a need for faster computation to asset price, specially options. To achieve fair prices, it is necessary to create a realistic market model and this requires complex methods. Frequently higher performance is strongly related with energy consumption. Hardware acceleration algorithms can perform faster computation with less energy consumption. Benchmarks can compare the results of different implementations to help during the decision process of which solution better attend the current demand. On this context, the challenge of how to integrate, communicate and perform benchmarks on heterogeneous hardware emerge. In this work, an integrated benchmark tool is presented using a representational state transfer (ReST) architecture to overcome this problem. Lower network and processing overhead compared to the existing implementation is aimed. Using a Model-View-Controller model, our platform has strong cohesion and modularity which provides flexibility and scalability for the system.