专利名称：并行数据处理系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及数据处理技术领域，具体涉及一种并行数据处理系统。
背景技术：
随着经济的发展，银行的业务无论是种类和还是数量都在急剧增加，使得银行的各种数据处理系统都面临巨大的挑战，有些系统急需进行改进以适应处理海量数据的需求。例如，传统的信用风险计量数据处理系统包括数据存储装置、各类计量用数据生成单元、串行处理单元、各类计量处理单元和终端装置。该系统的特点是采用莫顿理论设计的违约模型，并使用蒙特卡罗模拟法计量组合经济资本，其计量方法是将信贷组合划分成若干个统计分池，然后根据统计分池的违约风险敞口、违约损失率、违约概率、客户数、信用等级、分池类型等信息，以及行业相关性(包括行业间相关性和行业内相关性)，计量出信贷组合所需占用的经济资本。蒙特卡罗模拟法又称计算机随机模拟法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，它将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。该方法是一种随机模拟方法，要得到较为准确的结果必须进行非常多次的抽样模拟计算，对于上述信贷组合经济资本计量，如果要得到一个可信的结果，至少要进行上百万次甚至上千万次的模拟，计算量非常大。因此，目前的信用风险计量数据处理系统的处理速度很慢，效率很低，既浪费了系统资源，长时间的计算使得获得计算结果太长，时效性很差。
实用新型内容为了克服现有技术的上述缺陷，本实用新型提供一种并行数据处理系统，通过在系统中设置多个抽样、排序器，运用针对于信用风险组合管理问题设计的排序方法和策略，利用多进程、多CPU并行执行，从而减少计算时间，提高时效性。本实用新型提供了一种并行数据处理系统，该系统包括终端(3)，与主控器相连接，通过该终端能够输入信用风险计量所需参数，以及开始计量信用风险的请求数据；主控器(10)，与终端(3)连接，其根据从终端(3)接收的所述请求数据，将系统当前CPU和内存使用百分比与CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限进行比较，根据比较结果执行相应处理；并行处理控制器(12)，与主控器(10)连接，其判断当前的CPU和内存空闲状况是否能够满足N个并行任务的需求，如果能满足，则将资源平均分配给N个并行处理器(20);并行处理器(20)，与并行处理控制器连接，通过并行处理器来计算违约损失计量。优选地，该系统还包括存储器(I)，与主控器连接，通过存储器来存储数据；行业相关性系数生成器(11)，与主控器(10)和存储器(I)连接，其生成计算池的池内相关性系数；其中，如果比较结果为系统当前CPU和内存使用百分比小于CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限，则主控器(10)调用行业相关性系数生成器(11)执行相应处理，并行处理器(20)根据所述池内相关性系数以及存储器(I)中存储的相关参数计算违约损失计量。优选地，并行处理控制器(12)从存储器(I)中读取并行任务的并发个数N，如果判断当前的CPU和内存空闲状况不满足并行任务的个数需求，则根据实际资源情况，计算当前系统CPU和内存的空闲资源最大能满足的并发数，将资源平均分配给相应个数的并行处理器(20)，调用其开始并行处理。优选地，并行处理器(20)中按如下规则分配任务假设总的抽样次数为Cases次，总的统计池数为m，当前系统资源允许η个并行处理器(20)同时执行并行处理，则系统将对m个统计池的Cases次抽样及相关操作平均分配到各并行处理器(20)上去完成，每个并行处理器，一旦接收到并行处理控制器(12)的调用请求，并获得相应系统资源后，则开始进行违约损失计量。 优选地，上述系统还包括归并处理器(13)，用于生成信贷组合的最终预期信用损失；经济资本计量处理器(14)，用于生成组合的经济资本，并将其存入存储器(I)中。优选地，并行处理器(20)进一步包括控制器(200)，用于当接收到并行处理控制器(12)的并行调用请求以及抽样次数Cases后，调用行业系统性收益随机数生成处理器(201)，并传递抽样次数Cases给随机数生成处理器(201);随机数生成处理器(201)，用于为η个行业随机抽样生成这η个行业的系统性收益随机数；条件违约概率生成处理器(202)，用于根据行业内的相关系数，在各行业的系统性收益给定的情况下，计算各行业在各个信用等级下的条件违约概率；分池违约损失模拟处理器(203)，将每个计算池按照信用评级个数分成相应个数的统计池，按照统计分池的类型及客户数多少，对于每个统计分池计算每次模拟的违约损失；分池违约损失加总处理器(204)，负责从存储器(I)中读取每个统计池的条件违约概率，对其进行累加，得到整个信贷组合的违约损失。利用本实用新型的并行数据处理系统，大大提高了信用风险组合管理计量经济资本的处理速度和效率，节省了系统资源，缩短了处理时间，能很好满足风险组合管理计量经济资本的要求。其中，计量组合经济资本的时间可成倍缩短，时效性大大提高。例如对于使用如下软硬件环境的计算系统
权利要求1.一种并行数据处理系统，该系统包括 终端(3)，与主控器相连接，通过该终端能够输入违约损失计量所需参数，以及输入开始计量信用风险的请求数据； 主控器(10)，与终端(3)连接，其根据从终端(3)接收的所述请求数据，将系统当前CPU和内存使用百分比与CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限进行比较，根据比较结果执行相应处理； 并行处理控制器(12)，与主控器(10)连接，其判断当前的CPU和内存空闲状况是否能够满足N个并行任务的需求，如果能满足，则将资源平均分配给N个并行处理器(20)； 并行处理器(20)，与并行处理控制器连接，通过并行处理器来计算违约损失计量。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统还包括 存储器(I)，与主控器连接，通过存储器来存储数据； 行业相关性系数生成器(11)，与主控器(10)和存储器(I)连接，其生成计算池的池内相关性系数； 其中，如果比较结果为系统当前CPU和内存使用百分比小于CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限，则主控器(10)调用行业相关性系数生成器(11)执行相应处理，并行处理器(20)根据所述池内相关性系数以及存储器(I)中存储的相关参数计算违约损失计量。
3.根据权利要求1 2任一项所述的并行数据处理系统，其特征在于，该系统还包括 归并处理器(13)，用于生成信贷组合的最终预期信用损失； 经济资本计量处理器(14)，用于生成组合的经济资本，并将其存入存储器(I)中。
4.根据权利要求3所述的并行数据处理系统，其特征在于，并行处理器(20)进一步包括 控制器(200)，用于当接收到并行处理控制器(12)的并行调用请求以及抽样次数Cases后，调用行业系统性收益随机数生成处理器(201)，并传递抽样次数Cases给随机数生成处理器(201)； 随机数生成处理器(201)，用于为η个行业随机抽样生成这η个行业的系统性收益随机数； 条件违约概率生成处理器(202)，用于根据行业内的相关系数，在各行业的系统性收益给定的情况下，计算各行业在各个信用等级下的条件违约概率； 分池违约损失模拟处理器(203)，将每个计算池按照信用评级个数分成相应个数的统计池，按照统计分池的类型及客户数多少，对于每个统计分池计算每次模拟的违约损失；分池违约损失加总处理器(204)，负责从存储器(I)中读取每个统计池的条件违约概率，对其进行累加，得到整个信贷组合的违约损失。
专利摘要本实用新型公开了一种并行数据处理系统。该系统包括终端，与主控器相连接，通过该终端能够输入信用风险计量所需参数，以及开始计量信用风险的请求数据；主控器，与终端连接，其根据从终端接收的所述请求数据，将系统当前CPU和内存使用百分比与CPU使用百分比上限以及内存使用百分比上限进行比较，根据比较结果执行相应处理；并行处理控制器，与主控器连接，其判断当前的CPU和内存空闲状况是否能够满足N个并行任务的需求，如果能满足，则将资源平均分配给N个并行处理器；并行处理器，与并行处理控制器连接，通过并行处理器来计算违约损失计量。利用本实用新型的系统能够提高系统工作效率。
文档编号G06F13/42GK202838322SQ20112049164
公开日2013年3月27日 申请日期2011年11月30日 优先权日2011年11月30日
发明者王玥婷, 叶宗睿, 蔡海清, 朱佳宁 申请人:中国工商银行股份有限公司