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为高性能FPGA平台选择最佳存储器‘AG亚博’

AG亚博 科技 2021年06月21日
本文摘要:算法交易领域的最新发展是引入一些延迟更低的解决方案,其中最好的方法是为FPGA搭建定制硬件。这些FPGA硬件可以说是软编码ASIC的精辟性能和CPU的灵活性之间的桥梁,可以获得大量的资源,并且可以进行配备,这样相比软件解决方案可以大大延长事务延迟。高性能计算对许多应用非常重要。在一些最具竞争力的应用领域,开发人员通常可以为他们的嵌入式系统问题找到解决方案。 比如高频交易(HFT)就是一种逻辑交易形式,其交易量占美国证券交易量的绝大部分。

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算法交易领域的最新发展是引入一些延迟更低的解决方案,其中最好的方法是为FPGA搭建定制硬件。这些FPGA硬件可以说是软编码ASIC的精辟性能和CPU的灵活性之间的桥梁,可以获得大量的资源,并且可以进行配备,这样相比软件解决方案可以大大延长事务延迟。高性能计算对许多应用非常重要。在一些最具竞争力的应用领域,开发人员通常可以为他们的嵌入式系统问题找到解决方案。

比如高频交易(HFT)就是一种逻辑交易形式,其交易量占美国证券交易量的绝大部分。高频交易用于机器学习算法处理市场数据,制定策略,在几微秒内继续执行订单。高频交易者为了在每笔交易中赚取哪怕是零头的一分一毫的利润,以高交易量短时间进出交易所。HFT算法中使用的系统持续监控价格波动,以调整短期交易策略。

由于这是一个非常短期的交易策略,HFT企业需要花费大量资金,积累头寸或隔夜持有投资者群体。目前,高频交易量占美国证券交易量的75%。21世纪初,HFT交易专注于高质量的算法和交易策略。

现在,因为最流行的系统只有几秒钟的延迟,所以最终的关键仍然是速度,而不是策略。2010年,由于算法的进步,参与者为了互相克服,开始延长滴答交易的延迟,从而将交易时间延长到几微秒。在亚毫秒级交易指令的刺激下,HFT平台为了将市场数据交换延迟到微秒级,展开了激烈的竞争。

交易公司仍然在寻找更慢的交易服务器,因为这意味着几纳秒的差异往往会带来巨大的潜套利(或首次交易)竞争优势。通过软件方式处理订单传统上,HFT交易一直用于软件工具。这些工具利用高性能计算系统,需要继续有效地执行简单的交易策略(图1)。

在这些系统中,操作系统核心控制CPU和内存资源的读取,而用于填充的应用负责管理和处理所有的交易策略,网络接口卡(NIC)将系统连接到证券交易所。


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