理想并行模型：
N个独立样本 → N个独立计算 → 1次归约
     ↓              ↓           ↓
  完美扩展      无通信开销    O(log N)复杂度

市场数据（tick级）
    ↓ <1μs
FPGA预处理（过滤、聚合）
    ↓ <5μs
GPU蒙特卡洛引擎（10⁴路径预计算）
    ↓ <10μs
结果缓存（Redis/FPGA BRAM）
    ↓ <1μs
交易决策（CPU/FPGA）

开始
│
├─ 领域：核能/物理
│  ├─ 代码：MCNP6/Serpent（无GPU支持）
│  │   └─ 配置A：高频多核CPU，大内存（1-4TB）
│  │
│  ├─ 代码：OpenMC（CPU优化）
│  │   └─ 配置B：均衡胖节点（96核@5GHz，512GB-2TB）
│  │
│  └─ 代码：Geant4（混合场）
│      └─ 配置C：CPU+协处理器（Intel Xeon Max HBM）
│
├─ 领域：金融/量化
│  ├─ 场景：实时定价（<10ms）
│  │   ├─ 模型：简单欧式
│  │   │   └─ 配置D：GPU工作站（RTX 4090/A100）
│  │   │
│  │   └─ 模型：复杂路径依赖
│  │       └─ 配置E：FPGA（Alveo U55C）或配置D+大显存
│  │
│  ├─ 场景：日内风险（<1分钟）
│  │   └─ 配置F：多GPU服务器（4-8×A100，NVLink）
│  │
│  └─ 场景：隔夜/监管（批处理）
│      └─ 配置G：云弹性（AWS P4d）或CPU集群（成本优化）
│
└─ 领域：交叉（核金融工程、能源交易）
   └─ 配置H：混合架构（CPU胖节点+GPU加速卡）

CPU: AMD Threadripper PRO 7995WX (96核, 5.1GHz)
     - 关键：OpenMC/MCNP6完美扩展至96核
     - 分核超频：活跃核心5.2GHz，提升单粒子速度

内存: 2TB DDR5-4800 ECC (16×128GB)
     - 覆盖：10⁷粒子 + 10⁹ tally + 100GB截面数据
     - 12通道满配，带宽460GB/s（截面随机访问）

存储:
  - 系统: 2TB NVMe Gen5
  - 数据: 8TB NVMe Gen4（截面库、结果归档）
  - 归档: LTO-9磁带（长期保存）

优化:
  - 编译器: Intel oneAPI (ICX)，自动向量化
  - RNG: PCG64-AVX512，10¹⁰随机数/秒/核
  - Tally: 线程本地存储，定期归约

预估性能:
  - PWR全堆芯：24小时/1000代（10⁷粒子）
  - 临界安全分析：满足10CFR50附录K要求

适用: 反应堆设计、核临界安全、辐射屏蔽

CPU: 2× AMD EPYC 9754 (256核, 3.1GHz)
     - 核密度优先：OpenMC扩展性极佳（测试至1024核）
     - 内存: 4TB DDR5-4800 (24通道，920GB/s)

加速:
  - Intel Optane PMem 300系列: 持久内存缓存截面
  - 自定义: 预计算截面网格，减少运行时插值

网络: InfiniBand HDR（多节点扩展）

软件: OpenMC + MPI，支持跨节点并行

预估性能:
  - 单节点: 比配置A快2.5倍（核心数优势）
  - 4节点集群: 接近线性加速，适合全堆芯高保真

适用: 国家级实验室、反应堆数字孪生、核燃料循环

GPU: NVIDIA RTX 4090 24GB
     - 性价比之王：$/FLOP最低
     - 显存: 24GB可容纳10⁶路径×250步×10因子

CPU: Intel i5-13600K（仅用于数据预处理）

内存: 64GB DDR5-5600（主机端）

存储: 2TB NVMe Gen4（模型参数、结果缓存）

网络: 10GbE（市场数据接入）

软件栈:
  - CUDA 12.x + cuRAND（高质量GPU RNG）
  - QuantLib-Python-GPU（PyCUDA）
  - 自定义: 伴随蒙特卡洛内核

延迟优化:
  - GPU持久模式（避免启动延迟）
  - 预编译PTX（避免JIT）
  - 流优先级（实时任务抢占）

预估性能:
  - 欧式期权组合: <10ms（10⁶路径）
  - 风险敏感度: <50ms（伴随法）

适用: 对冲基金、自营交易、金融科技

GPU: 4× NVIDIA A100 80GB SXM4
     - NVLink全互联: 600GB/s卡间带宽
     - 显存聚合: 320GB（大规模组合）

CPU: 2× AMD EPYC 9334 (64核)
     - 负责: 数据预处理、任务调度、结果聚合

内存: 1TB DDR5-4800（主机端大页内存）

存储: 
  - 热: 8TB NVMe Gen5（模型参数）
  - 温: 40TB NVMe Gen4（历史路径）
  - 冷: 对象存储（S3兼容）

网络: 
  - 计算: InfiniBand HDR200（GPU Direct RDMA）
  - 数据: 双口100GbE（市场数据+结果上传）

软件: 
  - NVIDIA F3（金融建模框架）
  - 自研: CUDA C++核心，Python编排

预估性能:
  - 全组合风险: <1分钟（10⁷路径，1000因子）
  - CVaR计算: <5分钟（99.9%置信度）

适用: 投资银行、大型资管、清算所

CPU: AMD Threadripper PRO 7995WX (96核, 5.1GHz)
     - 核能计算: 物理中子输运
     - 金融计算: 复杂路径依赖（无法GPU加速部分）

GPU: NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB
     - 金融加速: 可定价部分（燃料成本、电价）
     - 可视化: 核设施3D辐射场

内存: 1.5TB DDR5-4800
     - 核能: 1TB（粒子+tally）
     - 金融: 512GB（路径存储）

存储: 分层架构
  - 热: Optane P5800X 3.2TB（实时数据）
  - 温: NVMe Gen4 16TB（模拟结果）
  - 冷: HDD 40TB（历史档案）

软件: 
  - 核能: OpenMC/MCNP6
  - 金融: QuantLib + 自研CUDA
  - 耦合: Python中间件（价格→反应性反馈）

适用: 核电厂经济性分析、核保险精算、能源市场量化

# settings.xml <settings> <particles>10000000</particles> <batches>1000</batches> <inactive>100</inactive> <!-- 并行RNG --> <rng_seed>12345</rng_seed> <rng_stride>1000000</rng_stride> # 跳过 ahead 避免相关 <!-- 内存优化 --> <max_particles_in_flight>100000</max_particles_in_flight> <tally_scratch>thread</tally_scratch> # 线程本地 <!-- 负载均衡 --> <event_based_mode>true</event_based_mode> # 动态调度 </settings>

# Intel oneAPI icpx -O3 -xHost -qopenmp -fp-model=precise \ -qopt-zmm-usage=high \ # AVX-512最大化 -qopt-streaming-stores=always \ # 非临时存储 openmc.cpp -o openmc # 环境变量 export OMP_NUM_THREADS=96 export OMP_PROC_BIND=close # 缓存亲和 export OMP_PLACES=cores

// 伴随蒙特卡洛：单路径多输出
__global__ void mc_adjoint(
    float *d_results,  // 价格+敏感度
    curandState *d_rng,
    int n_paths, int n_steps
) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    curandState localState = d_rng[idx];  // 寄存器存储
    
    // 共享内存：路径状态
    __shared__ float s_path[256];
    
    // 前向模拟
    float S = S0;
    for (int t=0; t<n_steps; t++) {
        float dW = curand_normal(&localState);
        S *= exp((r-0.5f*sigma*sigma)*dt + sigma*sqrt(dt)*dW);
    }
    
    // 伴随反向：计算敏感度
    float delta = 0.0f;
    // ... 反向模式自动微分 ...
    
    d_results[idx*4+0] = payoff(S);     // 价格
    d_results[idx*4+1] = delta;          // Delta
    d_results[idx*4+2] = gamma;          // Gamma
    d_results[idx*4+3] = vega;           // Vega
    
    d_rng[idx] = localState;
}

// CPU-GPU零拷贝 cudaHostAlloc(&h_data, size, cudaHostAllocMapped); cudaHostGetDevicePointer(&d_data, h_data, 0); // GPU持久化 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceScheduleSpin); cudaDeviceSetLimit(cudaLimitStackSize, 1024);