엔비디아가 지난 19일 배포한 보도자료에는 상당히 재미있는 내용이 담겨 있습니다. 보통 복잡한 물리 연산이나 다중적인 수학 능력이 지속적으로 요구되는 공학 분야에서 엔비디아 병렬처리기술 CUDA의 지원을 받는 사례가 종종 소개됐었습니다.

그런데 병렬처리기술을 정말 잘 활용하는 분야 중 하나는 금융권입니다. 증권업계에서 ‘프로그램 매물’ 이라는 표현을 종종 들으실텐데, 프로그램이 특정 로직이나 패턴을 종합적으로 분석이 이익실현이나 손절매를 구현하는 투자자동화 시스템을 말합니다. 그 만큼 금융 상품의 종합적인 평가나 판단은 사람이 하기 쉽지 않은 것이고, 타이밍이나 매수/매도의 과정이 복잡다단하기 때문에 기계의 힘을 꾸준히 빌리고 있는 영역이 ‘금융’ 영역 입니다.

그런데 CUDA 시스템을 활용해 가속을 구현한 SciComp http://www.scicomp.com 사 플랫폼에 대한 소개가 엔비디아를 통해 대중들에게 알려졌습니다.

엔비디아 설명에 따르면 “SciComp는 금융 예측에 대표적으로 사용되는 몬테 카를로(Monte Carlo) 가격측정 모델을 가속화할 최첨단 파생상품 가격측정 소프트웨어 솔루션을 개발한 곳”이라고 합니다. 특히 이곳은 파생상품 가격측정 소프트웨어 분야의 선도적인 기업으로서, 정확하고 높은 수준의 모델 사양에서 C 또는 C++ 가격측정 소스 코드를 생성하는 금융 컴파일러를 제공하고 있습니다.

<궁금한 점 1> 派生金融商品(financial derivatives)이란 통화, 채권, 예금, 주식과 같은 금융상품을 기초자산(underlying assets)으로 하여 파생된 금융상품을 뜻합니다. 1차 파생상품은 선도, 선물, 옵션과 스왑이고, 2차 파생상품은 1차 파생산품을 기초로 하여 생성된 장외옵션, 선물옵션, 스왑선물과 스왑션 등입니다.
(무역실무 배웠던 기억이 새록새록...) - http://ifins.com.ne.kr/2deri/a2.htm

<궁금한 점 2> 여기서 ‘몬테 카를로(Monte Carlo) 가격측정 모델’ 이란 건 뭔지 궁금합니다. 아마도 물리학이나 수학에서 연산하는 방식이 금융권에 그대로 응용 적용된 듯 싶은데... 이 부분은 저도 잘 모르겠습니다.

금융권의 장외 파생금융상품의 거래는 위험부담이 큰 모험으로서, 전용 연산 프로그램이 필수적입니다. 그런데 SciComp는 시리얼코드(serial code)보다 100배나 빠르게 작동하는 엔비디아 CUDA 가능의 파생상품 가격측정 모델을 전달하기 위해 주력 제품인 SciFinance를 강화했다고 합니다. GPU에 의존하는 금융 관련 프로그램이라.. 이 시스템응 CUDA가 가속함으로서 발생하는 속도 증감은 최대 100배.

SciComp의 전세계 고객으로는 투자 은행, 대형전국은행(money center bank), 자산관리사(asset manager), 보험사, 헤지펀드사, 서비스 제공 회사 등이 있다. 지원되는 파생상품에는 주식파생상품(equity derivatives), 전환사채(convertible bonds), 이종통화표시 이자율 파생상품(cross currency/interest rate derivatives), 에너지 파생상품, FX 상품, 신용 금융파생상품(credit derivatives) 및 이종자산 구축물(cross asset structures) 등입니다.

보통, 은행과 헤지펀드(hedge fund) 같은 금융 기관들은 금융 노출 및 위험 관리를 돕는 파생상품 거래와 관련이 있는데, 파생상품 계약은 그 가치가 기본 매개 변수의 변동에 기반을 둔 금융 상품입니다. 그런데 가격측정 파생상품에는 종종 시나리오 수만~수백만 개가 운영되기도 하며, 복잡한 수학적 모델이 요구됩니다. 따라서 빠르고 정확한 계산이 가장 중요한 것이지요.

 
September 19, 2008 (Friday)
엔비디아 CUDA로 금융 파생상품 측정 소프트웨어를 가속화한다

SciFinance, 최초의 GPU 기반 금융 컴퓨팅 분야 솔루션
엔비디아 CUDA와 GPU를 통한 개발시간의 획기적 단축
CPU 대비 최대 100배의 성능 향상 실현

서울 2008년 9월 19일 (금) – 장외 파생금융상품의 거래는 위험부담이 큰 모험적 시도이다. 텍사스 오스틴(Austin)에 위치한 SciComp사는 개발 시간을 줄이고 파이넨스 예측에 대표적으로 사용되는 몬테 카를로(Monte Carlo) 가격측정 모델을 가속화할 최첨단 파생상품 가격측정 소프트웨어 솔루션을 개발했다.

이 회사에서는 시리얼코드(serial code)보다 100배나 빠르게 작동하는 엔비디아 CUDA 가능의 파생상품 가격측정 모델을 전달하기 위해 주력 제품인 SciFinance를 강화하였다. 더 중요한 것은, 사소한 지연이나 실수에 의해 수백만 달러의 손해를 입힐 수 있는 금융 시장에서 추가적인 작업이나 수동 프로그래밍 없이 이와 같은 가속화를 이룰 수 있다는 것이다.

이러한 가속화의 핵심은 계산 과정에 있어 얼마나 GPU에 의존하느냐이다. GPU는 CPU보다 몇 배 빠르게 어플리케이션을 작동시키는 다수의 코어를 지닌(최신 모델에서 최대 240코어) 병렬 프로세서이다. 이러한 대량 병렬 컴퓨팅의 힘은 업계 표준의 C 언어 기반 프로그래밍 환경인 ‘엔비디아 CUDA 아키텍처’에서 비롯된다. 개발자들은 엔비디아 CUDA를 이용한 병렬 컴퓨팅 성능으로 복잡한 컴퓨팅 문제를 단시간에 해결할 수 있는 소프트웨어를 개발할 수 있다.

SciComp의 수석 부사장인 커트 랜들(Curt Randall)은 “’시간이 돈이다’라는 말은 장외 파생상품 거래 시장에 딱 맞는 표현이다. 이 시장에서는 지속적인 새로운 계약을 위해서 복잡한 가격측정 모델을 빠르게 생산해 내는 능력이 필요하다. 이러한 과정은 보통 며칠이 걸리는 일이었지만, SciFinance를 통해 모델 개발자는 반 페이지 정도의 모델 사양에 단지 몇 가지 변화를 만들고 짧은 시간 내에 정확한 C 또는 C++ 소스 코드 가격측정 모델을 생성하게 된다”고 말했다.

그는 또한 “추가 프로그래밍 없이 GPU 가능 코드를 만들어내는 SciFinance의 능력은 우리의 고객들을 위한 혁신적인 기술이다. 이 코드는 GPU의 병렬 아키텍처를 최대한 활용하여 무려 20-100배의 실행 속도 증가를 전달한다. 몇 초 만에 작동하는 가격측정 모델은 금융 기관이 대안 모델을 테스트하고, 시나리오 분석을 늘리며, 잠재적 위험 노출성을 더 잘 이해하게 해줄 것이다. 무엇보다 금융 기관이 병렬 코딩 개념에 있어 전문가가 될 필요가 없어졌다. SciFinance가 이 모든 것을 해결해 주기 때문이다”고 덧붙였다.

은행의 개발팀은 파생상품 모델을 설명하는데 있어 SciFinance의 금융 및 수학적 언어를 간단하게 사용하면 된다. ‘CUDA’를 모델 사양에 추가하는 하면 CUDA 가능 GPU가 장착된 모든 표준 PC에서 CUDA-가능 소스 코드를 산출할 수 있다.

은행과 헤지펀드(hedge fund) 같은 금융 기관들은 금융 노출 및 위험 관리를 돕는 파생상품 거래와 관련이 있다. 파생상품 계약은 그 가치가 기본 매개 변수의 변동에 기반을 둔 금융 상품이다(예: 스톡 옵션의 가치가 기초 주식의 변동에 따라 달라짐). 가격측정 파생상품에는 종종 수 백만 개의 시나리오 운영이 요구되기도 하며, 복잡한 수학적 모델이 요구된다. 그렇기 때문에 빠르고 정확한 계산이 가장 중요한 것이다.

엔비디아 GPU 컴퓨팅 사업의 총괄이사인 앤디 킨(Andy Keane)은 “SciComp는 GPU가 가진 금융 컴퓨팅 분야의 잠재성을 완전히 수용한 최초 기업이다. 특히 성능 면에 있어 점진적인 증가가 아닌 100배에 달하는 성능 증가를 전달하고, 몇 주가 걸리는 핸드 코딩을 즉시 끝낼 수 있는 능력은 믿을 수 없을 만큼 강력하다. 엔비디아는 SciComp와의 밀접한 협력을 통해 SciFinance와 그 고객들의 사업에 매우 눈부신 향상을 가져올 것으로 기대한다”고 말했다.

SciComp와 SciFinance에 대한 더 많은 정보는 www.scicomp.com에서 찾을 수 있으며, CUDA 아키텍처에 대한 더 많은 정보는 www.nvidia.com/cuda를 방문하면 된다. <끝>