2011.07.13

JP모건의 수퍼컴퓨터, 실시간에 근접한 위험 분석 구현

Anh Nguyen | CFO world
투자은행 JP모건이 애플리케이션 중심의 고성능 컴퓨팅(HPC) 기능 구현 후 실시간에 가깝게 글로벌 신용 포트폴리오의 위험 분석과 평가를 할 수 있게 됐다고 밝혔다.

JP모건은 자사의 크레디트 북(Credit Book)에 대한 복잡한 뱅킹 알고리즘을 좀더 빠르게 실행하기 위해 Field-Programmable Gate Array(FPGA) 기술 기반의, 애플리케이션 중심의 HPC 시스템을 개발하기 위해 HPC 솔루션 전문업체인 맥셀러 테크놀로지와 손을 잡았다.    

JP모건은 편리성을 위해 주로 C++의 순수 분석 모델과 파이썬 프로그래밍을 사용했으며, 새로운 시스템을 위해 C++ 코드를 자바코드로 전환했다.

리스크 분석 시간, 8시간에서 238초로
구현 전에 JP모건은 위험 분석이 끝나기까지는 8시간이 걸렸다. 또한 크레디트 북에서 관련 기업의 신용도를 파악하는데 1시간이 걸렸다. 때문에 만약 분석이 잘못됐을 경우, 이를 다시 수행할만한 시간이 없었다.

이것이 지금은 12초의 FPGA 시간과 함께 약 238초로 감소했다.

JP모건 투자은행의 분석 그룹장인 스티븐 웨스턴은 스탠포드 대학의 최근 강연에서 "12초내에 크레디트 북을 실행할 수 있고 12초 단위로 수백만 달러 가치의 크레디트 북을 평가를 할 수 있다는 것은 커다란 경제적인 효과를 가져온다"라고 밝혔다.  

또 "공간과 시간, 그리고 이런 계산에 필요한 에너지를 압축할 수 있다면 그것은 위험 분석을 자주 실행할 수 있는, 커다란 비즈니스 가치를 지닌다. 궁극적으로 크레디트 북에서 좀더 많은 가치를 추출해내는 것이야말로 진정한 효과라고 할 수 있다"라고 설명했다.  

빠른 처리 시간은 JP모건이 전날 하룻밤 분석을 통해 생산된 위험 프로파일을 찾아 보던 것보다 자사의 위험 변화에 좀더 빨리 대응할 수 있다는 것을 의미한다.

속도는 또한 은행의 잠재적인 문제를 파악하고 사전에 미리 거래를 할 수 있게 했다. 예를 들어 JP 모건은 아일랜드나 그리스 은행 문제와 같은 이슈가 노출됐을 때 이를 평가하기 위한 잠재적인 시나리오를 실행할 수 있다. 이전에는 상상조차 하지 못했던 일이라고.
 
웨스턴은 "은행은 채무 불이행에 매우 민감하다. 그래서 JP모건은 어떻게 하면 민감한 사안을 찾아낼 수 있을지 시나리오를 많이 실행하는 것이 필요하다.  그것을 실행하는 데 아직 두어 시간이 걸리지만 그래도 답변을 얻을 수 있었다"라고 설명했다.

뿐만 아니라 JP모건은 에너지 고효율의 시스템이 요구됐다. 단지 데이터센터 내에 100만 평방피트 이하의 공간을 가지고 있었고, 소비 전력은 특별한 문제가 됐다. 데이터센터 공간이 부족하지는 않았지만 시스템을 실행하고 냉각하는 전력이 부족했다. 그래서 빠르고 고효율의, 신뢰성있는 저전력 솔루션이 필요했다.

FPGA 기술, 파이프 라이닝 구조  
기존의 표준 멀티코어 시스템을 대신해 JP모건은 파이프라인 구조로 되어 있는 FPGA 기술을 받아들였다. 이는 간단한 구성요소로 굉장히 빠르게 계산을 실행할 수 있었다. 이를 통해 JP 모건은 전통적인 CPU 환경보다 훨씬 거대한 규모의 계산을 할 수 있었다.

450개의 글로벌 포트폴리오 평가를 실행한 초기 PoC 프로젝트에서 JP모건은 단일 노드에서 30배 빠른 계산을 실행할 수 있다는 것을 발견했다. 이후 각 노드에 두개의 FPGA가 탑재된 10 노드를 설치했다.

웨스턴은 "자사는 거기에 자사의 전체 포트폴리오(수십만 거래)를 넣어 130배 빠르게 실행되는 크레디트 북을 관리할 수 있게 됐다. JP모건은 기본적으로 수퍼컴퓨터라 불리는 40노트 컴퓨터를 만들었다"고 밝혔다. JP모건의 이 프로젝트는 3년이 걸렸다. ciokr@idg.co.kr



2011.07.13

JP모건의 수퍼컴퓨터, 실시간에 근접한 위험 분석 구현

Anh Nguyen | CFO world
투자은행 JP모건이 애플리케이션 중심의 고성능 컴퓨팅(HPC) 기능 구현 후 실시간에 가깝게 글로벌 신용 포트폴리오의 위험 분석과 평가를 할 수 있게 됐다고 밝혔다.

JP모건은 자사의 크레디트 북(Credit Book)에 대한 복잡한 뱅킹 알고리즘을 좀더 빠르게 실행하기 위해 Field-Programmable Gate Array(FPGA) 기술 기반의, 애플리케이션 중심의 HPC 시스템을 개발하기 위해 HPC 솔루션 전문업체인 맥셀러 테크놀로지와 손을 잡았다.    

JP모건은 편리성을 위해 주로 C++의 순수 분석 모델과 파이썬 프로그래밍을 사용했으며, 새로운 시스템을 위해 C++ 코드를 자바코드로 전환했다.

리스크 분석 시간, 8시간에서 238초로
구현 전에 JP모건은 위험 분석이 끝나기까지는 8시간이 걸렸다. 또한 크레디트 북에서 관련 기업의 신용도를 파악하는데 1시간이 걸렸다. 때문에 만약 분석이 잘못됐을 경우, 이를 다시 수행할만한 시간이 없었다.

이것이 지금은 12초의 FPGA 시간과 함께 약 238초로 감소했다.

JP모건 투자은행의 분석 그룹장인 스티븐 웨스턴은 스탠포드 대학의 최근 강연에서 "12초내에 크레디트 북을 실행할 수 있고 12초 단위로 수백만 달러 가치의 크레디트 북을 평가를 할 수 있다는 것은 커다란 경제적인 효과를 가져온다"라고 밝혔다.  

또 "공간과 시간, 그리고 이런 계산에 필요한 에너지를 압축할 수 있다면 그것은 위험 분석을 자주 실행할 수 있는, 커다란 비즈니스 가치를 지닌다. 궁극적으로 크레디트 북에서 좀더 많은 가치를 추출해내는 것이야말로 진정한 효과라고 할 수 있다"라고 설명했다.  

빠른 처리 시간은 JP모건이 전날 하룻밤 분석을 통해 생산된 위험 프로파일을 찾아 보던 것보다 자사의 위험 변화에 좀더 빨리 대응할 수 있다는 것을 의미한다.

속도는 또한 은행의 잠재적인 문제를 파악하고 사전에 미리 거래를 할 수 있게 했다. 예를 들어 JP 모건은 아일랜드나 그리스 은행 문제와 같은 이슈가 노출됐을 때 이를 평가하기 위한 잠재적인 시나리오를 실행할 수 있다. 이전에는 상상조차 하지 못했던 일이라고.
 
웨스턴은 "은행은 채무 불이행에 매우 민감하다. 그래서 JP모건은 어떻게 하면 민감한 사안을 찾아낼 수 있을지 시나리오를 많이 실행하는 것이 필요하다.  그것을 실행하는 데 아직 두어 시간이 걸리지만 그래도 답변을 얻을 수 있었다"라고 설명했다.

뿐만 아니라 JP모건은 에너지 고효율의 시스템이 요구됐다. 단지 데이터센터 내에 100만 평방피트 이하의 공간을 가지고 있었고, 소비 전력은 특별한 문제가 됐다. 데이터센터 공간이 부족하지는 않았지만 시스템을 실행하고 냉각하는 전력이 부족했다. 그래서 빠르고 고효율의, 신뢰성있는 저전력 솔루션이 필요했다.

FPGA 기술, 파이프 라이닝 구조  
기존의 표준 멀티코어 시스템을 대신해 JP모건은 파이프라인 구조로 되어 있는 FPGA 기술을 받아들였다. 이는 간단한 구성요소로 굉장히 빠르게 계산을 실행할 수 있었다. 이를 통해 JP 모건은 전통적인 CPU 환경보다 훨씬 거대한 규모의 계산을 할 수 있었다.

450개의 글로벌 포트폴리오 평가를 실행한 초기 PoC 프로젝트에서 JP모건은 단일 노드에서 30배 빠른 계산을 실행할 수 있다는 것을 발견했다. 이후 각 노드에 두개의 FPGA가 탑재된 10 노드를 설치했다.

웨스턴은 "자사는 거기에 자사의 전체 포트폴리오(수십만 거래)를 넣어 130배 빠르게 실행되는 크레디트 북을 관리할 수 있게 됐다. JP모건은 기본적으로 수퍼컴퓨터라 불리는 40노트 컴퓨터를 만들었다"고 밝혔다. JP모건의 이 프로젝트는 3년이 걸렸다. ciokr@idg.co.kr

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