Компании EGAR Technology, поставщик информационных систем для участников финансового рынка, и NVIDIA начали сотрудничество в области развития решений EGAR Technology, основанных на инновационной архитектуре параллельных вычислений NVIDIA CUDA. Эта архитектура позволяет применить возможности графического процессора для вычислений общего назначения.

EGAR Technology планирует расширить линейку своих продуктов, построенных на платформах NVIDIA Tesla, чтобы предоставить заказчикам доступ к вычислительным ресурсам GPU. Одно из основных направлений работы компании — разработка ПО для автоматизации трейдинга и управления финансовыми рисками, включая операции с деривативами, а также поставку и анализ рыночных данных. Сейчас EGAR Technology предлагает российским банкам и инвестиционным компаниям программно-аппаратный комплекс IV Data Feed Server CUDA version, который решает задачу получения, интеграции, обработки, анализа и распространения разнородных рыночных данных в режиме реального времени. Система позволяет работать со всеми известными классами финансовых активов фондового, валютного и товарного рынков, а благодаря архитектуре параллельных вычислений NVIDIA CUDA способна рассчитывать показатели риска в режиме реального времени по внушительным объемам данных – например, по всему американскому рынку деривативов.

В ближайшее время возможности этого решения, которое позволяет трейдерам получать наиболее актуальный срез рынка и строить на нем недоступные ранее стратегии, будут развиваться при непосредственном участии и поддержке ведущих специалистов NVIDIA.

В рамках сотрудничества компании NVIDIA и EGAR Technology организовали оперативное взаимодействие между командами своих экспертов, цель которого – оптимизация ПО EGAR под новейшее оборудование и технологии NVIDIA.

Как известно, CUDA – это архитектура вычислений на NVIDIA GPU для параллельной обработки больших массивов данных. Первый CUDA GPU, GeForce 8800, был представлен в ноябре 2006 года, и теперь эта возможность присутствует в каждом GPU; сегодня в мире существует более 118 миллионов GPU c CUDA.