64、经济学中的GPU计算与多项式方程求解

经济学中的GPU计算与多项式方程求解

在经济学领域，计算能力对于解决复杂问题至关重要。随着技术的发展，GPU计算、Gröbner基方法和全解同伦方法等工具和技术为经济模型的求解提供了新的途径。

1. GPU计算在经济学中的应用

GPU计算在经济学中逐渐展现出强大的潜力。GPU可调用库和动态并行性的交互产生了一个重要特性：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操作。在CUDA 5之前，如果要在GPU内核中执行向量和矩阵操作，必须手动编写代码。

此外，2012年11月12日，英特尔发布了英特尔至强Phi协处理器。Phi的50个独立核心本身就是x86处理器，每个核心都具备运行完整操作系统和为前代x86 CPU编写的遗留软件的能力。虽然Phi核心的原始计算能力不如特斯拉C2075 GPU，但它有更多晶体管用于内存使用和控制流，有效消除了线程分歧问题，允许串行软件更快速、轻松地移植到并行实现中，还能直接使用第三方数值库和软件。

OpenACC是一种允许进行高级并行计算开发的编程标准。它由Cray、NVIDIA和PGI联合开发，允许用户插入编译器指令，以加速在并行硬件（CPU或GPU）上的串行C/C++和Fortran代码。与OpenMP类似，OpenACC能在较高层面上促进并行性，只需付出较少努力就能将串行代码扩展到并行硬件上。虽然会牺牲一些效率和灵活性，但它让更多软件设计师能够接触到GPU计算，也预示了并行计算的未来发展方向。

GPU计算在经济学中的应用已经取得了显著成果。例如，用于科学计算的NVIDIA GPU能将基本动态规划问题的