PC Watch の記事によると、日本ユニシスが CUDA をベースに GPU を使ってリコメンドシステムを実装したそうで。
なるほど、記事を読むとリコメンドシステムはマトリクスで総当り的な計算集約型の演算を行うので、要素が増えるととんでもなく計算量が膨大となりサーバ 1 台で処理するとなると大変なようで。ただ、各計算は並列実行可能なので GPU 使って高速演算しましょうというアイディアのようです。
個人的には仕事上、GPU が金融機関のリスク計算ソリューションとして使えないものかと日々考えてるので、この記事は興味深かったです。実際、BNP パリバも GPU 使ってみたようですし。
ただ、現状の GPU は金融機関で求めらる倍精度演算がとっても遅い（テスラだと、単精度に比べて 1/10 のスピード）とか、そもそもリスク計算アルゴリズムを開発・実装しているエンドユーザーには CUDA とか OpenCL は低レベル過ぎて使いづらい。では、この日本ユニシスの例みたく、CUDA とか良く知っている SIer とかに実装をまかせるか？というと、リスク計算モデルは各金融機関門外不出の技術であり、外部の人間にやらせたくないというのはあるようです。やるとすれば、CUDA 専任技術者とか雇って、普通に C とか組んだものを CUDA に落とし込む作業をさせるとか？うむー、二重開発だ。効率悪りぃ。なので、今のところ、それを差し引いても、GPU で高速演算したい金融機関にはおすすめ（爆）。
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