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Myrtle.ai使用VOLLO將金融機器學(xué)習推理基準記錄的延遲減半

Myrtle.ai
2026-04-29 15:05 355

英國劍橋2026年4月29日 /美通社/ -- 作為加速機器學(xué)習推理領(lǐng)域的公認領(lǐng)先者,myrtle.ai今日宣布,其VOLLO®產(chǎn)品所構(gòu)建的技術(shù)棧近日已通過金融行業(yè)權(quán)威基準測試機構(gòu)STAC®的審核。[1]在今日倫敦舉行的STAC峰會上公布的結(jié)果清晰表明,在金融交易及相關(guān)應(yīng)用中,基于FPGA的解決方案在機器學(xué)習推理方面具備顯著的低延遲優(yōu)勢。

Myrtle.ai Halves Latency in Financial Machine Learning Inference Benchmark Record with VOLLO
Myrtle.ai Halves Latency in Financial Machine Learning Inference Benchmark Record with VOLLO

STAC-ML (Markets) Inference是一項技術(shù)基準標準,用于評估可在實時市場數(shù)據(jù)上執(zhí)行推理運算的解決方案。該標準由來自全球頂尖金融機構(gòu)的量化研究人員與技術(shù)專家共同設(shè)計,能夠?qū)θ魏问褂弥付P瓦M行推理計算的技術(shù)棧,在性能、資源效率及整體質(zhì)量方面進行評估與報告。

VOLLO的延遲時間低至2微秒(99個百分位),同時在吞吐量和效率方面也表現(xiàn)出色。 在所有三種基準模型中,VOLLO的推理延遲(第99百分位)均低于此前所有已審核系統(tǒng),并將其歷史最佳紀錄縮短至原來的一半。這種低且可確定的延遲,使用戶能夠以更快速度使用更復(fù)雜的模型,從而做出更智能的決策,并在交易、風險分析、報價及其他各類交易相關(guān)活動中獲得競爭優(yōu)勢。

憑借數(shù)十萬小時的生產(chǎn)級交易運行經(jīng)驗,VOLLO目前已為全球多家領(lǐng)先交易機構(gòu)持續(xù)創(chuàng)造超額收益。這些機構(gòu)通常先在標準機器學(xué)習工具鏈中開發(fā)并訓(xùn)練各類模型,再將其編譯至VOLLO,并部署在其選定的FPGA硬件平臺上運行。

在被測系統(tǒng)中,VOLLO運行于Silicom標準外形規(guī)格的FBAP4@VP18-2L0S PCIe加速器卡上,該卡搭載AMD Versal? Premium系列VP1802自適應(yīng)SoC,并安裝于Supermicro AS -2015CS-TNR服務(wù)器中。AMD Versal Premium系列自適應(yīng)SoC提供PCIe Gen5x8接口及超過330萬個可編程LUT,使其非常適用于低延遲推理應(yīng)用場景。

Myrtle.ai首席執(zhí)行官Peter Baldwin表示:"2023VOLLOSTAC基準測試中首次充分發(fā)揮FPGA的潛力以來,我們與客戶密切合作,進一步降低了延遲,擴大了VOLLO可運行模型的種類和規(guī)模,并拓展了其可運行的平臺范圍。  我們很高興與AMD、SilicomSupermicro在此基準測試上合作,展示我們的組合技術(shù)如何在量化交易中實現(xiàn)超低延遲AI推斷。"

AMD數(shù)據(jù)中心FPGA業(yè)務(wù)總監(jiān)Girish Malipeddi表示:"金融市場的未來,將由能夠解讀數(shù)據(jù)并在近實時條件下采取行動的AI系統(tǒng)所塑造。 AMD Versal? Premium系列自適應(yīng)SoC為基礎(chǔ), myrtle.aiVOLLO展示了先進的低延遲推理如何幫助解鎖新一代智能交易基礎(chǔ)設(shè)施。"

Supermicro營銷和網(wǎng)絡(luò)安全高級副總裁Michael McNerney表示:"持續(xù)通過搭載AMD系統(tǒng)覆蓋廣泛市場,此次STAC-ML基準測試所使用的正是該系統(tǒng)。我們的服務(wù)器解決了金融服務(wù)行業(yè)最具挑戰(zhàn)性的工作負載,并與合作伙伴合作,能夠以極低的延遲為機器學(xué)習工作負載提供高端性能。"

Silicom丹麥解決方案副總裁Anders Poulsen表示:"我們很高興myrtle.ai選擇了基于AMD Versal PremiumSilicom Artena加速器卡進行這些測試。Artena圍繞PCIe外形中最大的FPGA之一構(gòu)建,是VOLLO的理想平臺。 VOLLO和我們的低延遲硬件一起為苛刻的交易工作負載提供確定性的微秒級推斷。"

如今,機器學(xué)習開發(fā)人員可以評估他們的模型在VOLLO上的性能,而無需任何FPGA工具或?qū)I(yè)知識。如需了解更多詳情,請訪問vollo.myrtle.ai或立即聯(lián)系myrtle.ai:fintech@myrtle.ai

STAC報告(SUT ID MRTL260323)中提供了完整的基準結(jié)果,網(wǎng)址為http://www.STACresearch.com/MRTL260323。

消息來源:Myrtle.ai
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