64、经济学中的计算技术：GPU、Gröbner基与同伦方法

经济学中的计算技术：GPU、Gröbner基与同伦方法

在经济学领域，计算技术的发展为解决复杂问题提供了强大的工具。本文将介绍GPU计算、Gröbner基方法和全解同伦方法在经济学中的应用。

1. GPU计算在经济学中的应用

GPU计算在经济学中的应用近年来逐渐受到关注。其具有一些重要特性，能显著提升计算效率。
- GPU可调用库与动态并行性 ：GPU可调用库与动态并行性相互作用，产生了一个重要特性，即以前只能从CPU调用的GPU库现在可以直接在内核中调用。例如，CUDA BLAS利用GPU并行性进行BLAS操作，现在可以由GPU线程调用以执行向量或矩阵运算。在CUDA 5之前，如果要在GPU内核中执行向量和矩阵运算，必须手动编写代码。
- Intel Xeon Phi ：2012年11月12日，英特尔发布了Intel Xeon Phi。它是一种协处理器，需与管理其操作的传统CPU配合使用。Phi上的50个独立核心本身就是x86处理器，类似于其他英特尔CPU产品中的x86核心。每个Phi核心都具备运行完整操作系统和为前代x86 CPU编写的任何遗留软件的能力。虽然其每个核心的计算能力不如Tesla C2075 GPU，但它有更多晶体管用于内存使用和控制流，能有效消除线程分歧问题，使串行软件更快速、轻松地移植到并行实现中，还允许不经修改地使用第三方数值库和软件。
- OpenACC ：OpenACC是一种允许进行高级并行计算开发的编程标准。由Cray、NVIDIA和PGI联合开发，用户可以插入编译器指令来加速串行C/C++和Fortran代码在并行硬件（CPU