FPGAを用いた金融計算の高速化と高度化

金融計算におけるFPGAの適用可能性のある事例を収集し、その優位性について検討を行った。その結果、FFTやMonte Carlo法ではシミュレーションが難しい確率モデルについて研究を行うことが有用であると判断することができた。これにより、Black-Scholesモデルでの知見を生かし、より複雑なモデルでFPGA(Field Programmable Gate Array)を組み込むことでCPU、GPU単独よりも高速かつ低消費電力で計算が可能であるということが示せると考える。さらに、教師付き機械学習が本研究課題において有用であることが判明した。教師付き機械学習を用いるためには、多量のサンプルを生成する必要がある。その際に、GPUと併せてFPGAを用いることが可能であり、かつ有用であると判断するに至った。FPGAは汎用的なCPU、GPUとASICとの中間に位置するデバイスである。FPGAもASIC(特定用途向け集積回路; Application Specific Integrated Circuit)同様、求める機能のためには回路を専用設計しなくてはならない。CPUやGPUとFPGAが最も異なるのはこの点である。そのため、引き続きディジタル回路設計の観点からも研究対象と内容の整理を行なった。引き続きCOVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため、最新のGPUとFPGAの導入は2023年度に先送りした。また、国内の研究集会において研究発表を2件行なった。

金融計算におけるFPGAの適用可能性のある事例を収集し、その優位性について検討を行った。その結果、FFTやMonte Carlo法ではシミュレーションが難しい確率モデルについて研究を行うことが有用であると判断することができた。これにより、Black-Scholesモデルでの知見を生かし、より複雑なモデルでFPGA(Field Programmable Gate Array)を組み込むことでCPU、GPU単独よりも高速かつ低消費電力で計算が可能であるということが示せると考える。さらに、教師付き機械学習が本研究課題において有用であることが判明した。教師付き機械学習を用いるためには、多量のサンプルを生成する必要がある。その際に、GPUと併せてFPGAを用いることが可能であり、かつ有用であると判断するに至った。FPGAは汎用的なCPU、GPUとASICとの中間に位置するデバイスである。FPGAもASIC(特定用途向け集積回路; Application Specific Integrated Circuit)同様、求める機能のためには回路を専用設計しなくてはならない。CPUやGPUとFPGAが最も異なるのはこの点である。そのため、引き続きディジタル回路設計の観点からも研究対象と内容の整理を行なった。引き続きCOVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため、最新のGPUとFPGAの導入は2023年度に先送りした。また、国内の研究集会において研究発表を2件行なった。