ट्रेडिंग के लिए रियल-टाइम AI: अल्ट्रा-लो लेटेंसी GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर डिज़ाइन

11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: रियल-टाइम ट्रेडिंग के लिए सब-मिलीसेकंड LSTM इन्फरेंस प्राप्त करने वाले GPU सेटअप। 5,000+ वैश्विक community endpoints के साथ 5-85 नैनोसेकंड लेटेंसी प्रदान करने वाला TNS इन्फ्रास्ट्रक्चर। US स्टॉक मार्केट वॉल्यूम का 70% AI-संचालित एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग द्वारा। 2030 तक मार्केट 12.2% वार्षिक दर से बढ़ रहा है। हर माइक्रोसेकंड मायने रखता है—आर्किटेक्चर निर्धारित करता है कि लाभदायक एक्जीक्यूशन होगा या आप बहुत देर से पहुंचेंगे।

बेंचमार्क टेस्ट बताते हैं कि उन्नत GPU सेटअप जटिल Long Short-Term Memory (LSTM) नेटवर्क के लिए एक मिलीसेकंड से कम इन्फरेंस लेटेंसी प्राप्त करते हैं, जो रियल-टाइम ट्रेडिंग एप्लिकेशन के लिए आवश्यक क्षमता है।[^1] TNS 5-85 नैनोसेकंड की अल्ट्रा-लो लेटेंसी और 5,000 से अधिक community endpoints तक फैले वैश्विक कवरेज के साथ ट्रेडिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है।[^2] ये लेटेंसी आंकड़े उस सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं जहां ट्रेडिंग प्रदर्शन AI परिष्कार से मिलता है, जो एल्गोरिदमिक रणनीतियों को रियल टाइम में मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर का विश्लेषण करने और माइक्रोसेकंड में ट्रेड एक्जीक्यूट करने में सक्षम बनाता है।

2030 तक, AI-संचालित एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग मार्केट सालाना 12.2% तक बढ़ेगा, जो एक ऐसी नींव पर आधारित है जहां AI-संचालित एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग पहले से ही U.S. स्टॉक मार्केट वॉल्यूम का 70% है।[^3] इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं मानक AI डिप्लॉयमेंट से मौलिक रूप से भिन्न हैं: हर माइक्रोसेकंड मायने रखता है, और नेटवर्क टोपोलॉजी, GPU चयन और डेटा पाइपलाइन डिज़ाइन में कैस्केडिंग आर्किटेक्चरल निर्णय यह निर्धारित करते हैं कि सिस्टम लाभदायक रूप से एक्जीक्यूट करते हैं या बहुत देर से पहुंचते हैं। AI ट्रेडिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने वाले वित्तीय संस्थान क्षमता और लेटेंसी के बीच ऐसे ट्रेडऑफ से गुजरते हैं जिनका अन्य उद्योग शायद ही कभी सामना करते हैं।

ट्रेडिंग में लेटेंसी आवश्यकताएं

ट्रेडिंग लेटेंसी आवश्यकताएं रणनीति प्रकार के आधार पर परिमाण के कई क्रमों में फैली होती हैं। लेटेंसी बजट को समझना हर इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्णय को आकार देता है।

हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग की मांगें

हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) के लिए अल्ट्रा-लो-लेटेंसी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर माइक्रोसेकंड-स्तरीय एक्जीक्यूशन स्पीड की आवश्यकता होती है।[^4] लिक्विडिटी प्रदान करने वाले मार्केट मेकर्स को adverse selection से बचने के लिए प्रतिस्पर्धियों से तेज कोट और मूल्य अपडेट करने होते हैं। स्टैटिस्टिकल आर्बिट्राज रणनीतियां उन मूल्य विसंगतियों का फायदा उठाती हैं जो बाजारों के संतुलित होने से पहले माइक्रोसेकंड के लिए मौजूद रहती हैं।

HFT इन्फ्रास्ट्रक्चर ऐतिहासिक रूप से नैनोसेकंड रिस्पॉन्स टाइम प्राप्त करने वाले FPGAs और ASICs सहित कस्टम हार्डवेयर पर निर्भर रहा है। कस्टम हार्डवेयर का डिटर्मिनिस्टिक प्रदर्शन ऐसी लेटेंसी सीमाओं की गारंटी देता है जो सामान्य-उद्देश्य प्रोसेसर मैच नहीं कर सकते। HFT रणनीतियों में AI जोड़ने के लिए मॉडल इन्फरेंस को शामिल करते हुए इन लेटेंसी गारंटियों को बनाए रखना आवश्यक है।

AI-संवर्धित ट्रेडिंग रणनीतियां

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम रियल टाइम में मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर का विश्लेषण करते हैं, इष्टतम एक्जीक्यूशन क्षणों की पहचान करते हैं।[^5] AI-संचालित एडेप्टिव रूटिंग बदलती नेटवर्क स्थितियों के अनुसार समायोजित होती है जबकि प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस सुनिश्चित करता है कि ट्रेडिंग सिस्टम प्रदर्शन समस्याओं से आगे रहें। परिष्कार लेटेंसी लागत पर आता है: मॉडल इन्फरेंस में वह समय लगता है जो सरल रणनीतियां बचाती हैं।

AI-संवर्धित रणनीतियां बेहतर निर्णयों के बदले थोड़ी अधिक लेटेंसी स्वीकार करती हैं। अगले 100 मिलीसेकंड में मूल्य गति की भविष्यवाणी करने वाला मॉडल 5-10 मिलीसेकंड इन्फरेंस समय सहन कर सकता है। भविष्यवाणी मूल्य को विलंबित एक्जीक्यूशन से लेटेंसी पेनल्टी से अधिक होना चाहिए।

लेटेंसी बजट आवंटन

कुल लेटेंसी बजट को घटकों में आवंटन की आवश्यकता होती है: मार्केट डेटा रिसीप्ट, प्रोसेसिंग, इन्फरेंस, डिसीजन लॉजिक और ऑर्डर ट्रांसमिशन। प्रत्येक घटक को महत्व और ऑप्टिमाइजेशन क्षमता के आधार पर कुल बजट का एक हिस्सा मिलता है।

मार्केट डेटा और ऑर्डर ट्रांसमिशन लेटेंसी नेटवर्क इन्फ्रास्ट्रक्चर और एक्सचेंज निकटता पर निर्भर करती है। संगठन कोलोकेशन और नेटवर्क इंजीनियरिंग के माध्यम से इन घटकों को ऑप्टिमाइज करते हैं। शेष बजट प्रोसेसिंग और इन्फरेंस को फंड करता है, जहां GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर संचालित होता है।

GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर

ट्रेडिंग के लिए GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर कंप्यूट क्षमता और लेटेंसी बाधाओं के बीच संतुलन बनाता है।

GPU चयन मानदंड

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स नैनोसेकंड-स्तरीय ट्रेडिंग डेटा को प्रोसेस करने के लिए आवश्यक हाई-स्पीड सिमुलेशन और रियल-टाइम मॉडल ट्रेनिंग को पावर देते हैं।[^6] चयन मानदंड पारंपरिक AI डिप्लॉयमेंट से भिन्न होते हैं: इन्फरेंस लेटेंसी और डिटर्मिनिज्म ट्रेनिंग थ्रूपुट से अधिक मायने रखते हैं।

कंज्यूमर GPUs में ट्रेडिंग एप्लिकेशन के लिए आवश्यक विश्वसनीयता और डिटर्मिनिज्म की कमी है। डेटा सेंटर GPUs ECC मेमोरी, प्रोडक्शन-ग्रेड ड्राइवर्स और एंटरप्राइज सपोर्ट के माध्यम से बेहतर लेटेंसी कंसिस्टेंसी प्रदान करते हैं। प्रीमियम ट्रेडिंग सिस्टम की क्रिटिकैलिटी को दर्शाता है जहां विफलताएं हार्डवेयर मूल्य अंतर से अधिक लागत पैदा करती हैं।

NVIDIA के इन्फरेंस-ऑप्टिमाइज्ड GPUs जैसे L4 और L40S कई इन्फरेंस वर्कलोड के लिए ट्रेनिंग-फोकस्ड H100 सिस्टम की तुलना में कम लेटेंसी प्रदान करते हैं। आर्किटेक्चर रॉ FP16 ट्रेनिंग प्रदर्शन के बजाय थ्रूपुट-प्रति-वाट और इन्फरेंस लेटेंसी के लिए ऑप्टिमाइज करता है। चयन को वास्तविक ट्रेडिंग मॉडल आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करना चाहिए।

नेटवर्क टोपोलॉजी ऑप्टिमाइजेशन

प्रोवाइडर्स डेटा ट्रांसफर देरी को कम करने के लिए RDMA (Remote Direct Memory Access), InfiniBand और हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट्स कॉन्फ़िगर करते हैं।[^7] रियल-टाइम ऑर्डर बुक प्रोसेसिंग के लिए CUDA-ऑप्टिमाइज्ड एल्गोरिदम क्रिटिकल पाथ में CPU भागीदारी को न्यूनतम करते हैं। हर कर्नेल ट्रांजिशन और मेमोरी कॉपी लेटेंसी जोड़ता है जिसे ऑप्टिमाइज्ड आर्किटेक्चर समाप्त करते हैं।

नेटवर्क इंटरफेस कार्ड चयन लेटेंसी और लेटेंसी वैरिएंस दोनों को प्रभावित करता है। Mellanox और Solarflare के विशेष ट्रेडिंग NICs सामान्य-उद्देश्य एडाप्टर की तुलना में कम और अधिक सुसंगत लेटेंसी प्राप्त करते हैं। कंसिस्टेंसी औसत प्रदर्शन जितनी ही मायने रखती है: वैरिएंस अप्रत्याशित एक्जीक्यूशन टाइमिंग बनाता है।

DPDK जैसी कर्नेल बायपास तकनीकें नेटवर्क ऑपरेशंस से ऑपरेटिंग सिस्टम ओवरहेड को समाप्त करती हैं। ट्रेडिंग सिस्टम कर्नेल नेटवर्क स्टैक के माध्यम से जाने के बजाय सीधे नेटवर्क हार्डवेयर एक्सेस करते हैं। बायपास ट्रेडिंग ऑपरेशंस में कंपाउंड होने वाले माइक्रोसेकंड को कम करते हैं।

कोलोकेशन आवश्यकताएं

एक्सचेंजों के जितना संभव हो उतना करीब ट्रेडिंग सिस्टम होस्ट करना नेटवर्क लेटेंसी को कम करता है। BSO प्रमुख वित्तीय एक्सचेंजों से मीटरों की दूरी पर प्रॉक्सिमिटी होस्टिंग प्रदान करता है।[^8] एक्सचेंज के समान डेटा सेंटर में इन्फ्रास्ट्रक्चर रखना नेटवर्क लेटेंसी को सिंगल-डिजिट माइक्रोसेकंड तक कम करता है।

NY4, LD4 और TY3 सहित प्रमुख वित्तीय डेटा सेंटर एक्सचेंज मैचिंग इंजन और ट्रेडिंग फर्म इन्फ्रास्ट्रक्चर होस्ट करते हैं। इन सुविधाओं में कोलोकेशन सेवाएं एक्सचेंज कनेक्शन के लिए सबसे छोटे संभव नेटवर्क पाथ प्रदान करती हैं। हार्डवेयर ऑप्टिमाइजेशन के बाद भौतिक निकटता प्राथमिक लेटेंसी रिडक्शन लीवर बनी रहती है।

कोलोकेशन सुविधाओं के भीतर क्रॉस-कनेक्ट केबलिंग लेटेंसी को और कम करती है। ट्रेडिंग सिस्टम और एक्सचेंज इन्फ्रास्ट्रक्चर के बीच डायरेक्ट फाइबर कनेक्शन माइक्रोसेकंड जोड़ने वाले स्विच हॉप्स से बचते हैं। नैनोसेकंड टाइमस्केल पर केबल पाथ ऑप्टिमाइजेशन मायने रखता है।

AI मॉडल विचार

ट्रेडिंग के लिए AI मॉडल को क्षमता और लेटेंसी के बीच संतुलन करने वाले आर्किटेक्चरल निर्णयों की आवश्यकता होती है।

मॉडल आर्किटेक्चर ट्रेडऑफ

जटिल मॉडल बेहतर भविष्यवाणियां प्रदान करते हैं लेकिन अधिक कंप्यूट समय की आवश्यकता होती है। मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर का विश्लेषण करने वाला ट्रांसफॉर्मर मॉडल लेटेंसी बजट से अधिक होते हुए बेहतर सिग्नल एक्सट्रैक्शन प्राप्त कर सकता है। सरल मॉडल एक्जीक्यूशन स्पीड के लिए सिग्नल क्वालिटी का त्याग कर सकते हैं।

मॉडल डिस्टिलेशन बड़े मॉडल को छोटे वेरिएंट्स में कंप्रेस करता है जो कम इन्फरेंस समय के साथ प्रिडिक्शन क्वालिटी बनाए रखते हैं। एक प्रोडक्शन ट्रेडिंग मॉडल बड़े रिसर्च मॉडल से डिस्टिल हो सकता है, लेटेंसी-उपयुक्त पैकेज में प्रिडिक्टिव क्षमता कैप्चर करते हुए। डिस्टिलेशन प्रक्रिया मॉडल डेवलपमेंट वर्कफ्लो का हिस्सा बन जाती है।

क्वांटाइजेशन मॉडल प्रिसिजन को FP32 से INT8 या उससे कम करता है, संभावित एक्यूरेसी कॉस्ट पर इन्फरेंस को एक्सेलरेट करता है। ट्रेडिंग एप्लिकेशन को वैलिडेट करना होगा कि क्वांटाइजेशन प्रिडिक्शन को इतना डिग्रेड नहीं करता कि लेटेंसी बेनिफिट्स ऑफसेट हो जाएं। वैलिडेशन के लिए एकेडमिक बेंचमार्क के बजाय प्रोडक्शन-रिप्रेजेंटेटिव टेस्टिंग की आवश्यकता है।

इन्फरेंस ऑप्टिमाइजेशन

NVIDIA TensorRT इन्फरेंस के लिए मॉडल ऑप्टिमाइज करता है, लेयर फ्यूजन, कर्नेल सिलेक्शन और प्रिसिजन कैलिब्रेशन स्वचालित रूप से लागू करता है।[^9] ऑप्टिमाइजेशन मैन्युअल इंजीनियरिंग के बिना इन्फरेंस लेटेंसी को काफी कम कर सकते हैं। TensorRT ऑप्टिमाइजेशन ट्रेडिंग मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए मानक प्रथा होनी चाहिए।

मल्टीपल इन्फरेंस रिक्वेस्ट को बैचिंग करना थ्रूपुट में सुधार करता है लेकिन व्यक्तिगत रिक्वेस्ट के लिए लेटेंसी जोड़ता है। ट्रेडिंग एप्लिकेशन आमतौर पर लेटेंसी मिनिमाइजेशन के लिए थ्रूपुट एफिशिएंसी का त्याग करते हुए न्यूनतम बैचिंग के साथ सिंगल रिक्वेस्ट प्रोसेस करते हैं। ट्रेडऑफ टिपिकल AI सर्विंग से भिन्न है जहां बैचिंग इकोनॉमिक्स में सुधार करती है।

मॉडल वार्म-अप सुनिश्चित करता है कि GPU कर्नेल क्रिटिकल ट्रेडिंग पीरियड्स से पहले लोड हो जाएं। कोल्ड इन्फरेंस रिक्वेस्ट JIT कंपाइलेशन और मेमोरी एलोकेशन लेटेंसी उठाते हैं जो बाद के रिक्वेस्ट पर टल जाती है। प्री-मार्केट वार्म-अप रूटीन सिस्टम को ट्रेडिंग सेशन डिमांड के लिए तैयार करते हैं।

फीचर कंप्यूटेशन

फीचर कंप्यूटेशन अक्सर मॉडल इन्फरेंस से अधिक समय लेता है। रॉ मार्केट डेटा से ऑर्डर बुक इम्बैलेंस, वोलैटिलिटी एस्टिमेट या टेक्निकल इंडिकेटर्स कंप्यूट करने के लिए पर्याप्त प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। फीचर पाइपलाइन ऑप्टिमाइजेशन कुल लेटेंसी को मॉडल आर्किटेक्चर जितना ही प्रभावित करता है।

प्री-कंप्यूटेड फीचर्स रियल-टाइम कंप्यूटेशन आवश्यकताओं को कम करते हैं। धीरे-धीरे बदलने वाले फीचर्स हर इन्फरेंस रिक्वेस्ट पर अपडेट होने के बजाय एसिंक्रोनसली अपडेट होते हैं। यह दृष्टिकोण प्रिडिक्शन टाइमस्केल के लिए उपयुक्त फीचर फ्रेशनेस बनाए रखते हुए प्रति-रिक्वेस्ट कंप्यूटेशन कम करता है।

CUDA-एक्सेलरेटेड फीचर कंप्यूटेशन प्रोसेसिंग को पहले से इन्फरेंस के लिए मौजूद GPUs पर ले जाता है। ऑर्डर बुक प्रोसेसिंग, रोलिंग स्टैटिस्टिक्स और सिग्नल कंप्यूटेशन GPU पैरेललाइजेशन के माध्यम से पर्याप्त स्पीडअप प्राप्त करते हैं। इंटीग्रेशन फीचर कंप्यूटेशन को इन्फरेंस के समान हार्डवेयर पर रखता है।

डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

ट्रेडिंग AI को रियल-टाइम इन्फरेंस और हिस्टोरिकल एनालिसिस दोनों को सपोर्ट करने वाले डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है।

मार्केट डेटा प्रोसेसिंग

मार्केट डेटा फीड्स कंटीन्यूअस स्ट्रीम में कोट्स, ट्रेड्स और ऑर्डर बुक अपडेट प्रदान करती हैं।[^10] एक्सचेंज स्पीड पर मार्केट डेटा प्रोसेस करने के लिए डेटा जनरेशन रेट से मेल खाने वाले इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है। मार्केट डेटा प्रोसेसिंग में पीछे रहना पुरानी जानकारी पर ट्रेडिंग का मतलब है।

फीड हैंडलर्स मल्टीपल एक्सचेंजों से डेटा को डाउनस्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए कंसिस्टेंट फॉर्मेट में नॉर्मलाइज करते हैं। नॉर्मलाइजेशन लेटेंसी जोड़ता है लेकिन वेन्यूज में ऑपरेट करने वाली रणनीतियों को सक्षम बनाता है। अल्ट्रा-लो-लेटेंसी एप्लिकेशन नॉर्मलाइजेशन बायपास कर सकते हैं, एक्सचेंज-नेटिव फॉर्मेट सीधे प्रोसेस करते हुए।

मार्केट डेटा स्रोतों में टाइम सिंक्रोनाइजेशन कोरिलेशन एनालिसिस और आर्बिट्राज डिटेक्शन सक्षम करता है। PTP (Precision Time Protocol) और GPS टाइमिंग माइक्रोसेकंड-एक्यूरेट टाइमस्टैम्प प्रदान करते हैं। डेटा स्रोतों के बीच क्लॉक ड्रिफ्ट ऐसे एप्पेरेंट अवसर बनाता है जो वास्तव में मौजूद नहीं हैं।

हिस्टोरिकल डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

फाइनेंशियल सर्विसेज में आधुनिक AI वर्कलोड अविश्वसनीय रूप से डेटा-इंटेंसिव हैं, और GPUs केवल उन्हें फीड करने वाली डेटा पाइपलाइन जितने प्रभावी रहते हैं।[^11] लेगेसी स्टोरेज और डेटा आर्किटेक्चर AI के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे, जो GPU कंप्यूट क्षमता को स्टार्व करने वाली बॉटलनेक्स बनाते हैं।

मॉडल ट्रेनिंग के लिए हिस्टोरिकल मार्केट डेटा पेटाबाइट्स स्टोरेज कंज्यूम करने वाले वर्षों के टिक डेटा तक फैला है। ट्रेनिंग पाइपलाइन को GPUs द्वारा कंज्यूम करने से तेज डेटा लोड करना होता है, जिसके लिए पैरेलल फाइल सिस्टम और हाई-बैंडविड्थ स्टोरेज नेटवर्क की आवश्यकता होती है। स्टोरेज परफॉर्मेंस अक्सर GPU कंप्यूट से अधिक ट्रेनिंग थ्रूपुट को लिमिट करती है।

फीचर स्टोर्स ट्रेनिंग और इन्फरेंस दोनों के लिए प्री-कंप्यूटेड फीचर्स मेंटेन करते हैं। ट्रेनिंग हिस्टोरिकल फीचर्स एक्सेस करती है जबकि इन्फरेंस लाइव डेटा से कंप्यूट किए गए रियल-टाइम फीचर्स एक्सेस करता है। फीचर स्टोर आर्किटेक्चर सुनिश्चित करता है कि ट्रेनिंग और इन्फरेंस कंसिस्टेंट फीचर डेफिनिशन का उपयोग करें।

रियल-टाइम स्ट्रीमिंग

Kafka जैसे इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म ट्रेडिंग सिस्टम कंपोनेंट्स में मार्केट डेटा डिस्ट्रीब्यूशन हैंडल करते हैं। स्ट्रीम प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क रियल-टाइम फीचर कंप्यूटेशन और मॉडल अपडेट सक्षम करते हैं। स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर इन्फरेंस और ऑनलाइन लर्निंग वर्कफ्लो दोनों को सपोर्ट करता है।

AI फैक्ट्रीज मॉड्यूलर, ऑटोमेटेड इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में उभरती हैं जो मार्केट डेटा इंजेस्ट करने से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल डिप्लॉय करने तक पूरी AI लाइफसाइकिल को मैनेज करती हैं।[^12] AI को स्कैटर्ड एक्सपेरिमेंट के रूप में ट्रीट करने के बजाय

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