Использование графических процессоров для оценки параметров работы страховой компании

Abstract

Рассматриваются проблемы выполнения актуарных вычислений на графических ускорителях (GPU). Для оценки параметров работы страховой компании, таких как вероятность разорения, проведена реализация метода Монте-Карло на GPU. Это позволило получать достаточно точные оценки в реальном времени. В работе представлены результаты численных экспериментов на разработанной системе актуарного моделирования RMS 0.1, использующей GPU с архитектурой NVIDIA CUDA 4.2.

Розглянуто проблему проведення актуарних обчислень на графічних прискорювачах. Оцінка ймовірності банкрутства та інших показників функціонування страхової компанії може бути проведена методом статистичного моделювання Монте-Карло. У багатьох випадках це єдиний метод, що може бути застосований. Враховуючи те, що ймовірність руйнування досить мала, для досягнення прийнятної точності може знадобитися астрономічне число випробувань. Розпаралелюваність методу Монте-Карло робить можливою передачу розрахунків графічному процесору. Це дозволяє отримати досить точний результат у реальному часі. У роботі представлені результати числових експериментів із застосуванням створеної автором системи актуарного моделювання RMS 0.1, що використовує графічний прискорювач з технологією NVIDIA CUDA 4.2.

The paper considers issues of performing actuarial calculations on graphical processing units (GPU). Ruin probability estimation for complex risk processes can always be done by means of Monte-Carlo method. In some cases it is the only method to be applicable. However smallness of the ruin probability requires astronomical number of Monte-Carlo simulations needed to achieve good accuracy. Due to effective parallelization of the Monte Carlo method and utilizing calculation power of modern GPU makes it possible to obtain good accuracy within reasonable time limits. Results of numerical experiments by means actuarial risk modeling system RMS 0.1 based on NVIDIA CUDA 4.2 architecture are presented.