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一、金融行业运算需求
金融衍生产品市场是一个高风险行业，在合同评估中，即使是最微小的错误也能够酿成巨额损失。因此，交易者必须仰仗复杂的数学模型来实现对合同价值与风险的敏感度。金融市场的快节奏性要求衍生产品的评估必须做到快速而准确。
蒙特卡洛模型是一种应用最广泛的方法，该模型可以模拟潜在合同变量的数百万种情形，这些变量包括股票行市、物价、利率等等。这种模型虽然具有以上优点，但是却需要耗费特别长的计算时间。衍生产品合同的复杂程度、针对快速模型开发与快速准确评估方面的需求凸显了衍生产品市场所面临的一些挑战。
二、金融大数据平台
构建统一开放、互联互通的金融大数据分析及服务平台，全面反映金融发展状况，更好地支持宏观管理。以及为防范跨市场，跨机构行业的系统性风险，为交叉性金融业务监管协调提供更多的信息支持，需要进一步建立完善金融业大数据数据治理和分析体系。
金融大数据平台能力要求:数据存储、数据交换、精确分析、数据安全、耗时少。平台构建在 Hadoop/ Hbase 基础之上的融合数据库、以“标准化、综合化、信息化、共享化”为原则，建立金融大数据分析。服务平台提供数据服务、建立数据集群存储、分析挖掘、共享和交换平台。对外提供数据服务、多种安全策略相结合，确保数据安全。
三、金融解决方案
应用市场针对要求提供强大计算能力的计算密集型应用：研究院所（气象、地震、环境、生物、高校），HPC、深度学习，机器学习，神经网络训练，认知计算，决策管理，平面设计，影视动漫，数据安全管控，移动办公，运维迁移，呼叫中心，分支机构，服务外包。
主要可以应用的场景：3D渲染，天体物理学、化学，云和虚拟化需求，云计算，计算机密集应用，平衡双系统，GPU通信，机器学习，深度学习，人工智能。
相比以往架构GPU，同等功耗下性能提升，大大简化了异构计算，适用于更广泛的计算应用。
主要可以应用的场景：人工智能，大数据分析，高性能计算，研究实验室/国家实验室，天体物理学、商业情报，点对点交流，深度学习。
? 机器学习算法可以帮助更好地制定决策和作出预测，包括医疗诊断、股票交易、能量负荷预测以及更多行业都在使用这些算法制定关键决策。
星宏金融大数据平台解决方案
对于企业来说，如何有效地部署 Hadoop 基础设施，意味着在市场份额大战役中取胜或失利。部署 Hadoop 解决方案的企业经常花费大量资源搜索最佳体系结构和最有能力的解决方案提供商。所以星宏引入了Supermicro Hadoop集群，一系列优化的大型数据解决方案，提供高性能、高可靠性和高可扩展性。
Supermicro Hadoop 解决方案是集成式的，完全优化和完全测试的交钥匙集群与灵活的支持套装可满足金融行业的特定要求。
Supermicro Hadoop 集群功能通过大量的设计、检验和检测，为业界所公认的高密度计算和存储服务器提供了最佳的选择。经过认证的配置可以设计和部署一个真正可扩展的大型数据计算和存储基础结构，以满足最苛刻的企业 IT 和数据中心环境。