本工作旨在海量数据的金融衍生品领域使用CPU-GPU异构计算机硬件平台快速实现欧式期权定价,该平台的优点一方面利用了CPU芯片的逻辑判断功能,另一个方面发挥了GPU芯片强大的计算功能,为本工作最后结果的快速准确提供了保证。在本工作中采用普通Monte Carlo模拟方法和one-step Monte Carlo模拟方法来对欧式期权定价,整个定价过程中将两种模拟方法都进行了串行计算模拟和并行计算模拟,模拟结果在符合大数定律的情况下欧式期权模拟价格出现收敛效果,模拟效率高。使用Monte Carlo模拟方法最重要的是它的随机数部分,要想工作最后结果稳定快速,正态随机数的生成至关重要,本工作通过采用乘同余算法加Box-Muller算法来生成正态分布的随机数用于两种蒙特卡洛模拟方法。使用普通Monte Carlo模拟方法对欧式期权定价,首先在工作环境中建立其串行定价模型并得出结果,然后在此基础上将该模型移植到并行工作环境下实现Monte Carlo并行化模拟得出结果,通过串行模拟和并行模拟的比较,分析结果表明单线程、多线程和并行三种模式下的定价结果一致,且随着并行规模的增大结果误差在逐渐减少。One-step Monte Carlo模拟方法使用SABR模型对普通Monte Carlo模拟方法进行校正,在欧式期权定价中较普通的Monte Carlo模拟方法更为精确,使用该方法模拟欧式期权定价,在使用相同数据的情况下,使用该模拟方法计算结果更为准确。本工作的创新点为在异构计算平台上使用one-step Monte Carlo模拟方法,并将该方法进行串行和并行模拟比较,准确快速得出定价结果。