الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للتداول: تصميم البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات فائقة السرعة
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: إعدادات وحدات معالجة الرسومات تحقق استدلال LSTM بأقل من ميلي ثانية للتداول في الوقت الفعلي. بنية TNS التحتية تقدم زمن استجابة 5-85 نانو ثانية مع تغطية عالمية تشمل أكثر من 5,000 نقطة اتصال مجتمعية. التداول الخوارزمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي يشكل 70% من حجم سوق الأسهم الأمريكي. السوق ينمو بنسبة 12.2% سنوياً حتى عام 2030. كل ميكرو ثانية مهمة—الهندسة المعمارية تحدد التنفيذ المربح مقابل الوصول متأخراً.
تكشف اختبارات الأداء أن إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتقدمة تحقق زمن استدلال أقل من ميلي ثانية واحدة لشبكات الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTM) المعقدة، وهي قدرة أساسية لتطبيقات التداول في الوقت الفعلي.[^1] تقدم TNS بنية تحتية للتداول بزمن استجابة فائق السرعة يتراوح بين 5-85 نانو ثانية وتغطية عالمية تشمل أكثر من 5,000 نقطة اتصال مجتمعية.[^2] تمثل أرقام زمن الاستجابة هذه الحدود التي يلتقي فيها أداء التداول مع تطور الذكاء الاصطناعي، مما يتيح استراتيجيات خوارزمية تحلل البنية الدقيقة للسوق في الوقت الفعلي وتنفذ الصفقات في ميكرو ثوانٍ.
بحلول عام 2030، سيزداد سوق التداول الخوارزمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي سنوياً بنسبة تصل إلى 12.2%، بناءً على أساس حيث يشكل التداول الخوارزمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالفعل 70% من حجم سوق الأسهم الأمريكي.[^3] تختلف متطلبات البنية التحتية جوهرياً عن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي القياسية: كل ميكرو ثانية مهمة، والقرارات الهندسية المتسلسلة عبر طوبولوجيا الشبكة واختيار وحدات معالجة الرسومات وتصميم خطوط البيانات تحدد ما إذا كانت الأنظمة تنفذ بشكل مربح أم تصل متأخرة. تتنقل المؤسسات المالية التي تبني بنية تحتية للتداول بالذكاء الاصطناعي بين مفاضلات القدرة وزمن الاستجابة التي نادراً ما تواجهها الصناعات الأخرى.
متطلبات زمن الاستجابة في التداول
تمتد متطلبات زمن الاستجابة في التداول عبر مراتب من الحجم اعتماداً على نوع الاستراتيجية. فهم ميزانيات زمن الاستجابة يشكل كل قرار بنية تحتية.
متطلبات التداول عالي التردد
يتطلب التداول عالي التردد (HFT) سرعات تنفيذ على مستوى الميكرو ثانية تعتمد على بنية تحتية فائقة السرعة.[^4] يجب على صناع السوق الذين يوفرون السيولة تسعير وتحديث الأسعار أسرع من المنافسين لتجنب الاختيار السلبي. تستغل استراتيجيات المراجحة الإحصائية تباينات الأسعار التي توجد لميكرو ثوانٍ قبل أن تتوازن الأسواق.
اعتمدت بنية HFT التحتية تاريخياً على أجهزة مخصصة بما في ذلك FPGAs وASICs التي تحقق أوقات استجابة بالنانو ثانية. يضمن الأداء الحتمي للأجهزة المخصصة حدوداً لزمن الاستجابة لا تستطيع المعالجات ذات الأغراض العامة مطابقتها. تتطلب إضافة الذكاء الاصطناعي إلى استراتيجيات HFT الحفاظ على ضمانات زمن الاستجابة هذه مع دمج استدلال النموذج.
استراتيجيات التداول المعززة بالذكاء الاصطناعي
تحلل خوارزميات التعلم الآلي البنية الدقيقة للسوق في الوقت الفعلي، محددةً لحظات التنفيذ المثلى.[^5] يتكيف التوجيه التكيفي المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع ظروف الشبكة المتغيرة بينما تضمن الصيانة التنبؤية بقاء أنظمة التداول متقدمة على مشاكل الأداء. يأتي التطور بتكلفة زمن الاستجابة: يستغرق استدلال النموذج وقتاً تتجنبه الاستراتيجيات الأبسط.
تقبل الاستراتيجيات المعززة بالذكاء الاصطناعي زمن استجابة أعلى قليلاً مقابل قرارات أفضل. يمكن للنموذج الذي يتنبأ بحركة السعر خلال الـ 100 ميلي ثانية التالية تحمل 5-10 ميلي ثانية من وقت الاستدلال. يجب أن تتجاوز قيمة التنبؤ عقوبة زمن الاستجابة من التنفيذ المتأخر.
تخصيص ميزانية زمن الاستجابة
تتطلب إجمالي ميزانيات زمن الاستجابة تخصيصاً عبر المكونات: استلام بيانات السوق، المعالجة، الاستدلال، منطق القرار، وإرسال الأوامر. يتلقى كل مكون شريحة من إجمالي الميزانية بناءً على الأهمية وإمكانية التحسين.
يعتمد زمن استجابة بيانات السوق وإرسال الأوامر على البنية التحتية للشبكة والقرب من البورصة. تحسن المؤسسات هذه المكونات من خلال الاستضافة المشتركة وهندسة الشبكات. تمول الميزانية المتبقية المعالجة والاستدلال، حيث تعمل البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات.
هندسة البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات
توازن البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات للتداول بين قدرة الحوسبة وقيود زمن الاستجابة.
معايير اختيار وحدات معالجة الرسومات
تشغّل وحدات معالجة الرسومات المحاكاة عالية السرعة وتدريب النماذج في الوقت الفعلي اللازمة لمعالجة بيانات التداول على مستوى النانو ثانية.[^6] تختلف معايير الاختيار عن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي التقليدية: زمن استجابة الاستدلال والحتمية أهم من إنتاجية التدريب.
تفتقر وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية إلى الموثوقية والحتمية التي تتطلبها تطبيقات التداول. توفر وحدات معالجة الرسومات لمراكز البيانات اتساقاً أفضل في زمن الاستجابة من خلال ذاكرة ECC وبرامج تشغيل بمستوى إنتاجي ودعم مؤسسي. تعكس العلاوة أهمية نظام التداول حيث تكلف الإخفاقات أكثر من فروق أسعار الأجهزة.
توفر وحدات معالجة الرسومات المحسنة للاستدلال من NVIDIA مثل L4 وL40S زمن استجابة أقل من أنظمة H100 المركزة على التدريب للعديد من أحمال عمل الاستدلال. تحسن الهندسة المعمارية للإنتاجية لكل واط وزمن استجابة الاستدلال بدلاً من أداء تدريب FP16 الخام. يجب أن يعكس الاختيار متطلبات نموذج التداول الفعلية.
تحسين طوبولوجيا الشبكة
يقوم المزودون بتكوين RDMA (الوصول المباشر للذاكرة عن بُعد) وInfiniBand والوصلات عالية السرعة لتقليل تأخيرات نقل البيانات.[^7] تقلل خوارزميات CUDA المحسنة لمعالجة دفتر الأوامر في الوقت الفعلي من تدخل وحدة المعالجة المركزية في المسار الحرج. كل انتقال نواة ونسخ ذاكرة يضيف زمن استجابة تقضي عليه الهندسات المعمارية المحسنة.
يؤثر اختيار بطاقة واجهة الشبكة على كل من زمن الاستجابة وتباين زمن الاستجابة. تحقق بطاقات NIC المتخصصة للتداول من Mellanox وSolarflare زمن استجابة أقل وأكثر اتساقاً من المحولات ذات الأغراض العامة. يهم الاتساق بقدر أهمية متوسط الأداء: التباين يخلق توقيت تنفيذ غير متوقع.
تقضي تقنيات تجاوز النواة مثل DPDK على حمل نظام التشغيل من عمليات الشبكة. تصل أنظمة التداول إلى أجهزة الشبكة مباشرة بدلاً من المرور عبر مكدسات شبكة النواة. تقلل التجاوزات زمن الاستجابة بميكرو ثوانٍ تتراكم عبر عمليات التداول.
متطلبات الاستضافة المشتركة
استضافة أنظمة التداول أقرب ما يمكن إلى البورصات تقلل زمن استجابة الشبكة. توفر BSO استضافة قريبة على بعد أمتار من البورصات المالية الكبرى.[^8] يقلل وضع البنية التحتية داخل نفس مركز البيانات كبورصة زمن استجابة الشبكة إلى ميكرو ثوانٍ أحادية الرقم.
تستضيف مراكز البيانات المالية الرئيسية بما في ذلك NY4 وLD4 وTY3 محركات مطابقة البورصات والبنية التحتية لشركات التداول. توفر خدمات الاستضافة المشتركة في هذه المرافق أقصر مسارات شبكة ممكنة لاتصالات البورصة. يظل القرب المادي رافعة تخفيض زمن الاستجابة الأساسية بعد تحسين الأجهزة.
يقلل الكابلات المتقاطعة داخل مرافق الاستضافة المشتركة زمن الاستجابة أكثر. تتجنب اتصالات الألياف المباشرة بين أنظمة التداول والبنية التحتية للبورصة قفزات المحولات التي تضيف ميكرو ثوانٍ. يهم تحسين مسار الكابل على مقاييس النانو ثانية.
اعتبارات نموذج الذكاء الاصطناعي
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي للتداول قرارات هندسية توازن بين القدرة وزمن الاستجابة.
مفاضلات هندسة النموذج
توفر النماذج المعقدة تنبؤات أفضل ولكنها تتطلب وقت حوسبة أكثر. قد يحقق نموذج محول يحلل البنية الدقيقة للسوق استخراج إشارة متفوقاً بينما يتجاوز ميزانيات زمن الاستجابة. قد تضحي النماذج الأبسط بجودة الإشارة من أجل سرعة التنفيذ.
يضغط تقطير النموذج النماذج الكبيرة إلى متغيرات أصغر مع الحفاظ على جودة التنبؤ مع تقليل وقت الاستدلال. قد يُقطَّر نموذج تداول إنتاجي من نموذج بحثي أكبر، ملتقطاً القدرة التنبؤية في حزمة مناسبة لزمن الاستجابة. تصبح عملية التقطير جزءاً من سير عمل تطوير النموذج.
يقلل التكميم دقة النموذج من FP32 إلى INT8 أو أقل، مسرعاً الاستدلال بتكلفة دقة محتملة. يجب على تطبيقات التداول التحقق من أن التكميم لا يُضعف التنبؤات بما يكفي لتعويض فوائد زمن الاستجابة. يتطلب التحقق اختباراً ممثلاً للإنتاج بدلاً من معايير أكاديمية.
تحسين الاستدلال
يحسن NVIDIA TensorRT النماذج للاستدلال، مطبقاً دمج الطبقات واختيار النواة ومعايرة الدقة تلقائياً.[^9] يمكن أن تقلل التحسينات زمن استجابة الاستدلال بشكل كبير دون هندسة يدوية. يجب أن يكون تحسين TensorRT ممارسة قياسية لنشر نموذج التداول.
يحسن تجميع طلبات الاستدلال المتعددة الإنتاجية ولكنه يضيف زمن استجابة للطلبات الفردية. تعالج تطبيقات التداول عادةً طلبات مفردة مع تجميع ضئيل، مضحيةً بكفاءة الإنتاجية لتقليل زمن الاستجابة. تختلف المفاضلة عن خدمة الذكاء الاصطناعي النموذجية حيث يحسن التجميع الاقتصاديات.
يضمن تسخين النموذج تحميل نوى وحدة معالجة الرسومات قبل فترات التداول الحرجة. تتكبد طلبات الاستدلال الباردة تجميع JIT وزمن استجابة تخصيص الذاكرة المتجنبة في الطلبات اللاحقة. تعد روتينات التسخين قبل السوق الأنظمة لمتطلبات جلسة التداول.
حساب الميزات
غالباً ما يستهلك حساب الميزات وقتاً أكثر من استدلال النموذج. يتطلب حساب عدم توازن دفتر الأوامر وتقديرات التقلب أو المؤشرات الفنية من بيانات السوق الخام معالجة كبيرة. يؤثر تحسين خط أنابيب الميزات على إجمالي زمن الاستجابة بقدر هندسة النموذج.
تقلل الميزات المحسوبة مسبقاً متطلبات الحساب في الوقت الفعلي. تُحدَّث الميزات التي تتغير ببطء بشكل غير متزامن بدلاً من كل طلب استدلال. يقلل النهج الحساب لكل طلب مع الحفاظ على حداثة الميزات المناسبة لمقاييس التنبؤ الزمنية.
ينقل حساب الميزات المسرع بـ CUDA المعالجة إلى وحدات معالجة الرسومات الموجودة بالفعل للاستدلال. يحقق معالجة دفتر الأوامر والإحصائيات المتحركة وحساب الإشارات تسريعاً كبيراً من خلال التوازي على وحدة معالجة الرسومات. يحافظ التكامل على حساب الميزات على نفس الأجهزة كالاستدلال.
البنية التحتية للبيانات
يتطلب الذكاء الاصطناعي للتداول بنية تحتية للبيانات تدعم كلاً من الاستدلال في الوقت الفعلي والتحليل التاريخي.
معالجة بيانات السوق
توفر تغذيات بيانات السوق الأسعار والصفقات وتحديثات دفتر الأوامر في تدفقات مستمرة.[^10] تتطلب معالجة بيانات السوق بسرعات البورصة بنية تحتية تطابق معدلات توليد البيانات. التخلف في معالجة بيانات السوق يعني التداول على معلومات قديمة.
تطبّع معالجات التغذية البيانات من بورصات متعددة إلى تنسيقات متسقة للمعالجة اللاحقة. تضيف التطبيع زمن استجابة ولكنها تمكّن الاستراتيجيات العاملة عبر الأماكن. قد تتجاوز التطبيقات فائقة السرعة التطبيع، معالجةً التنسيقات الأصلية للبورصة مباشرة.
تمكّن مزامنة الوقت عبر مصادر بيانات السوق تحليل الارتباط واكتشاف المراجحة. يوفر PTP (بروتوكول وقت الدقة) وتوقيت GPS طوابع زمنية بدقة الميكرو ثانية. يخلق انحراف الساعة بين مصادر البيانات فرصاً ظاهرية غير موجودة فعلياً.
البنية التحتية للبيانات التاريخية
أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة في الخدمات المالية كثيفة البيانات بشكل لا يصدق، وتظل وحدات معالجة الرسومات فعالة فقط بقدر خطوط البيانات التي تغذيها.[^11] لم تُصمَّم هندسات التخزين والبيانات القديمة للذكاء الاصطناعي، مما يخلق اختناقات تُجوِّع سعة حوسبة وحدة معالجة الرسومات.
تمتد بيانات السوق التاريخية لتدريب النماذج عبر سنوات من بيانات النقاط تستهلك بيتابايت من التخزين. يجب أن تحمّل خطوط التدريب البيانات أسرع مما تستطيع وحدات معالجة الرسومات استهلاكها، مما يتطلب أنظمة ملفات متوازية وشبكات تخزين عالية النطاق الترددي. غالباً ما يحد أداء التخزين من إنتاجية التدريب أكثر من حوسبة وحدة معالجة الرسومات.
تحافظ مخازن الميزات على ميزات محسوبة مسبقاً لكل من التدريب والاستدلال. يصل التدريب إلى الميزات التاريخية بينما يصل الاستدلال إلى الميزات في الوقت الفعلي المحسوبة من البيانات الحية. تضمن هندسة مخزن الميزات أن يستخدم التدريب والاستدلال تعريفات ميزات متسقة.
البث في الوقت الفعلي
تتعامل منصات بث الأحداث مثل Kafka مع توزيع بيانات السوق على مكونات نظام التداول. تمكّن أطر معالجة التدفق حساب الميزات في الوقت الفعلي وتحديثات النموذج. تدعم هندسة البث كلاً من سير عمل الاستدلال والتعلم عبر الإنترنت.
تظهر مصانع الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية معيارية ومؤتمتة تدير دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها من استيعاب بيانات السوق إلى نشر نماذج التعلم الآلي.[^12] بدلاً من معاملة الذكاء الاصطناعي كتجربة متناثرة
[المحتوى مقتطع للترجمة]
