對于希望在使用蒙地卡羅仿真的各種應(yīng)用系統(tǒng)中，透過GPU來提高執(zhí)行效能的開發(fā)與研究人員們，現(xiàn)在可以從NAG公司來取得最新版本的GPU算法庫了-http://cn.nag-gc.com/numeric/gpus/。

GPU(圖形處理器)原先是應(yīng)用于個人計算機的3D游戲加速之用，但是最近已經(jīng)開始廣泛地使用于科學(xué)和數(shù)值計算上。蒙地卡羅仿真向來被廣泛使用于金融，工程仿真，藥物開發(fā)，科學(xué)研究，石油和天然氣勘探等等的數(shù)值計算中。

談到NVIDIA，通用汽車公司市場營銷總經(jīng)理Andrew Cresci，這一位在GPU計算方面的專家評論說：“GPU計算相關(guān)的產(chǎn)業(yè)正在迅速的成長之中，而NAG很實時地增加了許多的GPU函數(shù)。NAG的算法庫一向是以提供頂級性能、同時又能維持高標準的準確性而聞名于世。目前全球大約有60 000位CUDA程序開發(fā)人員，在此時此刻NAG提供值得信賴的算法，對強化NVIDIA的GPU計算架構(gòu)的成熟度，是相當(dāng)重要的一個里程碑。”

NAG公司歡迎學(xué)術(shù)界的研究人員們來參與其GPU數(shù)值算法的聯(lián)合研發(fā)工作。一般商業(yè)機構(gòu)則可以由NAG的網(wǎng)站或是聯(lián)絡(luò)其世界各地之服務(wù)據(jù)點來取得GPU算法庫以及專屬程序之開發(fā)服務(wù)。NAG-http://cn.nag-gc.com/contact_us.asp。

最新發(fā)布的NAG GPU算法包括蒙地卡羅仿真-Quasi與Pseudo隨機數(shù)生成器,Brownian bridge以及相關(guān)的統(tǒng)計分布函數(shù)。欲了解更多詳情，請參閱cn.nag-gc.com/numeric/GPUs.

關(guān)于NAG(英商納格信息有限公司)

NAG是由英國幾所學(xué)術(shù)機構(gòu)在1970年所成立之非營利性公司，專注于解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計問題。成員中技術(shù)團隊超過65%，其中超過半數(shù)以上擁有博士學(xué)位。NAG集合了優(yōu)秀的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、金融以及算法專家，開發(fā)出精確與高效能的數(shù)值分析工具來提升科學(xué)研究、制造、金融財務(wù)等應(yīng)用系統(tǒng)的質(zhì)量與效能。NAG在英國、美國、法國、德國、日本及大中華地區(qū)均設(shè)有直營服務(wù)據(jù)點以及全球之代理商分銷、服務(wù)網(wǎng)。

除了提供頂級的Fortran SMP多核算法庫之外，NAG的產(chǎn)品還包含了NAG C算法庫、NAG Toolbox for MATLAB工具箱、NAG動態(tài)鏈接庫(DLL)、NAG Fortran編譯器等多項產(chǎn)品。