风险计算是「窗口固定 + 计算量大」：夜里几小时要跑完，卡数按窗口倒推。
结论：VaR/CVaR 与情景模拟是天然并行的批量计算（组合 × 情景 × 路径），GPU 收益明显；精度上确认是否需要 FP64。
卡数按「日终窗口 ÷ 单卡吞吐」倒推，而不是按预算买。
链路是「持仓与市场数据 → 情景生成 → 组合重估 → 汇总与报表」。GPU 在组合重估这一步，它占总计算量 90% 以上。
第二段是窗口：日终计算必须在次日开盘前完成，超时就是事故；所以要按最坏情况（全量重估）配算力。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 情景生成 | CPU/GPU | FP64/FP32 | 算力 | 蒙特卡洛情景吃算力 |
| 组合重估 | 算力 + 显存 | FP64（看模型） | 算力、显存 | 批量并行，GPU 收益大 |
| 汇总与报表 | CPU | — | CPU | 轻量 |
| 数据准备 | IO | — | 存储、数据库 | 常是前置瓶颈 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB + FP64，风险计算主力。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | HBM3，大组合高吞吐。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，中等规模与混合负载。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，小规模与开发。 |
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值得。组合重估是批量并行计算，GPU 加速比通常很高；关键是按日终窗口倒推卡数。
多数定价与风险模型建议 FP64，尤其方差小的产品；确认后再选卡，消费卡 FP64 被裁剪。
经常占到整个批量的 30%–50%。优化数据管线往往比加卡更快见效。
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