代码实现高性能异构金融数据分析系统

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wx5f184b1820e35 2024-06-05 22:48:25 ©著作权

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Python 代码实现高性能异构金融数据分析系统

数据加载模块（CPU）

负责从数据库或文件系统加载金融数据。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <string>

std::vector<std::vector<std::string>> loadFinancialData(const std::string& filePath) {
    std::ifstream file(filePath);
    if (!file.is_open()) {
        std::cerr << "Error: Unable to open file!" << std::endl;
        exit(1);
    }

    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line, cell;

    while (std::getline(file, line)) {
        std::vector<std::string> row;
        std::stringstream lineStream(line);

        while (std::getline(lineStream, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    file.close();
    return data;
}

数据预处理模块（CPU）

对数据进行清洗和格式化处理，如去除缺失值、标准化等。

#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>

std::vector<std::vector<float>> preprocessData(const std::vector<std::vector<std::string>>& rawData) {
    std::vector<std::vector<float>> processedData;
    for (const auto& row : rawData) {
        std::vector<float> processedRow;
        for (const auto& cell : row) {
            try {
                float value = std::stof(cell);
                processedRow.push_back(value);
            } catch (const std::invalid_argument& e) {
                processedRow.push_back(0.0f);  // Handle missing values
            }
        }
        processedData.push_back(processedRow);
    }
    return processedData;
}

数据分析模块（GPU）

使用GPU进行复杂的计算，如大规模矩阵运算、机器学习模型训练等。

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

__global__ void calculateMean(const float* data, float* result, int rows, int cols) {
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (col < cols) {
        float sum = 0.0f;
        for (int row = 0; row < rows; ++row) {
            sum += data[row * cols + col];
        }
        result[col] = sum / rows;
    }
}

void analyzeDataOnGPU(const std::vector<std::vector<float>>& data, std::vector<float>& result) {
    int rows = data.size();
    int cols = data[0].size();

    float* d_data;
    float* d_result;

    size_t dataSize = rows * cols * sizeof(float);
    size_t resultSize = cols * sizeof(float);

    cudaMalloc((void**)&d_data, dataSize);
    cudaMalloc((void**)&d_result, resultSize);

    std::vector<float> flatData;
    for (const auto& row : data) {
        flatData.insert(flatData.end(), row.begin(), row.end());
    }

    cudaMemcpy(d_data, flatData.data(), dataSize, cudaMemcpyHostToDevice);

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (cols + blockSize - 1) / blockSize;

    calculateMean<<<numBlocks, blockSize>>>(d_data, d_result, rows, cols);

    cudaMemcpy(result.data(), d_result, resultSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_data);
    cudaFree(d_result);
}

结果处理模块（CPU/GPU）

对分析结果进行后处理，如统计分析、结果聚合等。

void processResults(const std::vector<float>& results) {
    for (const auto& result : results) {
        std::cout << "Mean: " << result << std::endl;
    }
}

结果存储模块（CPU）

将处理后的结果保存到数据库或文件系统。

#include <fstream>
#include <vector>

void saveResults(const std::vector<float>& results, const std::string& filePath) {
    std::ofstream file(filePath);
    if (!file.is_open()) {
        std::cerr << "Error: Unable to open file!" << std::endl;
        exit(1);
    }

    for (const auto& result : results) {
        file << result << "\n";
    }
    file.close();
}

总结

上述代码实现了一个简单的金融数据分析系统，通过异构计算（CPU和GPU）提高了系统性能。各个模块的职责明确，从数据加载到数据预处理、数据分析、结果处理和结果存储，每个步骤都进行了详细的实现。这样可以充分利用CPU和GPU的优势，实现高效的金融数据分析。

C++ 代码实现高性能异构金融数据分析系统

数据加载模块（CPU）

负责从数据库或文件系统加载金融数据。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <string>

std::vector<std::vector<std::string>> loadFinancialData(const std::string& filePath) {
    std::ifstream file(filePath);
    if (!file.is_open()) {
        std::cerr << "Error: Unable to open file!" << std::endl;
        exit(1);
    }

    std::vector<std::vector<std::string>> data;
    std::string line, cell;

    while (std::getline(file, line)) {
        std::vector<std::string> row;
        std::stringstream lineStream(line);

        while (std::getline(lineStream, cell, ',')) {
            row.push_back(cell);
        }
        data.push_back(row);
    }
    file.close();
    return data;
}

数据预处理模块（CPU）

对数据进行清洗和格式化处理，如去除缺失值、标准化等。

#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>

std::vector<std::vector<float>> preprocessData(const std::vector<std::vector<std::string>>& rawData) {
    std::vector<std::vector<float>> processedData;
    for (const auto& row : rawData) {
        std::vector<float> processedRow;
        for (const auto& cell : row) {
            try {
                float value = std::stof(cell);
                processedRow.push_back(value);
            } catch (const std::invalid_argument& e) {
                processedRow.push_back(0.0f);  // Handle missing values
            }
        }
        processedData.push_back(processedRow);
    }
    return processedData;
}

数据分析模块（GPU）

使用GPU进行复杂的计算，如大规模矩阵运算、机器学习模型训练等。

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
#include <vector>

__global__ void calculateMean(const float* data, float* result, int rows, int cols) {
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (col < cols) {
        float sum = 0.0f;
        for (int row = 0; row < rows; ++row) {
            sum += data[row * cols + col];
        }
        result[col] = sum / rows;
    }
}

void analyzeDataOnGPU(const std::vector<std::vector<float>>& data, std::vector<float>& result) {
    int rows = data.size();
    int cols = data[0].size();

    float* d_data;
    float* d_result;

    size_t dataSize = rows * cols * sizeof(float);
    size_t resultSize = cols * sizeof(float);

    cudaMalloc((void**)&d_data, dataSize);
    cudaMalloc((void**)&d_result, resultSize);

    std::vector<float> flatData;
    for (const auto& row : data) {
        flatData.insert(flatData.end(), row.begin(), row.end());
    }

    cudaMemcpy(d_data, flatData.data(), dataSize, cudaMemcpyHostToDevice);

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (cols + blockSize - 1) / blockSize;

    calculateMean<<<numBlocks, blockSize>>>(d_data, d_result, rows, cols);

    cudaMemcpy(result.data(), d_result, resultSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_data);
    cudaFree(d_result);
}

结果处理模块（CPU/GPU）

对分析结果进行后处理，如统计分析、结果聚合等。

#include <iostream>
#include <vector>

void processResults(const std::vector<float>& results) {
    for (const auto& result : results) {
        std::cout << "Mean: " << result << std::endl;
    }
}

结果存储模块（CPU）

将处理后的结果保存到数据库或文件系统。

#include <fstream>
#include <vector>

void saveResults(const std::vector<float>& results, const std::string& filePath) {
    std::ofstream file(filePath);
    if (!file.is_open()) {
        std::cerr << "Error: Unable to open file!" << std::endl;
        exit(1);
    }

    for (const auto& result : results) {
        file << result << "\n";
    }
    file.close();
}

主程序

int main() {
    // 1. 数据加载
    std::string filePath = "financial_data.csv";
    auto rawData = loadFinancialData(filePath);

    // 2. 数据预处理
    auto processedData = preprocessData(rawData);

    // 3. 数据分析
    std::vector<float> analysisResults(processedData[0].size());
    analyzeDataOnGPU(processedData, analysisResults);

    // 4. 结果处理
    processResults(analysisResults);

    // 5. 结果存储
    saveResults(analysisResults, "analysis_results.txt");

    return 0;
}

总结

上述代码实现了一个高性能异构金融数据分析系统，从数据加载到数据预处理，再到使用GPU进行数据分析，最后对结果进行处理和存储。通过合理的模块划分和GPU的并行计算，系统能够高效地处理和分析大量金融数据。

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