AI แบบเรียลไทม์สำหรับการเทรด: การออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่มีเวลาแฝงต่ำมาก

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: การตั้งค่า GPU ที่ทำให้การอนุมาน LSTM มีเวลาแฝงต่ำกว่ามิลลิวินาทีสำหรับการเทรดแบบเรียลไทม์ โครงสร้างพื้นฐานของ TNS ให้เวลาแฝง 5-85 นาโนวินาทีพร้อมครอบคลุมทั่วโลกกว่า 5,000 community endpoint การเทรดแบบ algorithmic ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คิดเป็น 70% ของปริมาณการซื้อขายหุ้นในสหรัฐฯ ตลาดเติบโต 12.2% ต่อปีจนถึงปี 2030 ทุกไมโครวินาทีมีความสำคัญ—สถาปัตยกรรมเป็นตัวกำหนดการดำเนินการที่ทำกำไรได้หรือมาถึงช้าเกินไป

การทดสอบ benchmark เผยว่าการตั้งค่า GPU ขั้นสูงทำให้เวลาแฝงในการอนุมานต่ำกว่าหนึ่งมิลลิวินาทีสำหรับเครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นความสามารถสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันการเทรดแบบเรียลไทม์[^1] TNS นำเสนอโครงสร้างพื้นฐานการเทรดที่มีเวลาแฝงต่ำมากที่ 5-85 นาโนวินาทีและครอบคลุมทั่วโลกกว่า 5,000 community endpoint[^2] ตัวเลขเวลาแฝงเหล่านี้แสดงถึงขอบเขตที่ประสิทธิภาพการเทรดพบกับความซับซ้อนของ AI ช่วยให้กลยุทธ์ algorithmic สามารถวิเคราะห์โครงสร้างจุลภาคของตลาดแบบเรียลไทม์และดำเนินการเทรดในระดับไมโครวินาที

ภายในปี 2030 ตลาดการเทรดแบบ algorithmic ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเติบโตต่อปีสูงถึง 12.2% โดยต่อยอดจากรากฐานที่การเทรดแบบ algorithmic ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คิดเป็น 70% ของปริมาณการซื้อขายหุ้นในสหรัฐฯ แล้ว[^3] ข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานแตกต่างโดยพื้นฐานจากการใช้งาน AI มาตรฐาน: ทุกไมโครวินาทีมีความสำคัญ และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมที่ส่งผลต่อ network topology การเลือก GPU และการออกแบบ data pipeline จะกำหนดว่าระบบจะดำเนินการได้กำไรหรือมาถึงช้าเกินไป สถาบันการเงินที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับการเทรดต้องนำทางการแลกเปลี่ยนระหว่างความสามารถและเวลาแฝงที่อุตสาหกรรมอื่นแทบไม่เคยเผชิญ

ข้อกำหนดเวลาแฝงในการเทรด

ข้อกำหนดเวลาแฝงในการเทรดครอบคลุมหลายลำดับขนาดขึ้นอยู่กับประเภทกลยุทธ์ การทำความเข้าใจงบประมาณเวลาแฝงกำหนดทุกการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน

ความต้องการของการเทรดความถี่สูง

การเทรดความถี่สูง (HFT) ต้องการความเร็วในการดำเนินการระดับไมโครวินาทีที่ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีเวลาแฝงต่ำมาก[^4] ผู้ดูแลสภาพคล่องที่ให้สภาพคล่องต้องเสนอราคาและอัปเดตราคาเร็วกว่าคู่แข่งเพื่อหลีกเลี่ยง adverse selection กลยุทธ์ statistical arbitrage ใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาที่มีอยู่เพียงไมโครวินาทีก่อนที่ตลาดจะปรับสมดุล

โครงสร้างพื้นฐาน HFT ในอดีตพึ่งพาฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองรวมถึง FPGA และ ASIC ที่ทำให้เวลาตอบสนองอยู่ในระดับนาโนวินาที ประสิทธิภาพที่กำหนดได้แน่นอนของฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองรับประกันขอบเขตเวลาแฝงที่โปรเซสเซอร์เอนกประสงค์ไม่สามารถทำได้ การเพิ่ม AI ให้กับกลยุทธ์ HFT ต้องรักษาการรับประกันเวลาแฝงเหล่านี้ในขณะที่รวมการอนุมานโมเดล

กลยุทธ์การเทรดที่เสริมด้วย AI

อัลกอริทึม machine learning วิเคราะห์โครงสร้างจุลภาคของตลาดแบบเรียลไทม์ ระบุช่วงเวลาการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด[^5] การกำหนดเส้นทางแบบปรับตัวที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปรับเปลี่ยนตามสภาวะเครือข่ายที่เปลี่ยนแปลง ขณะที่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ช่วยให้ระบบการเทรดนำหน้าปัญหาประสิทธิภาพ ความซับซ้อนนี้มาพร้อมต้นทุนเวลาแฝง: การอนุมานโมเดลใช้เวลาที่กลยุทธ์ที่ง่ายกว่าหลีกเลี่ยงได้

กลยุทธ์ที่เสริมด้วย AI ยอมรับเวลาแฝงที่สูงขึ้นเล็กน้อยเพื่อแลกกับการตัดสินใจที่ดีกว่า โมเดลที่ทำนายการเคลื่อนไหวของราคาในอีก 100 มิลลิวินาทีข้างหน้าสามารถทนต่อเวลาอนุมาน 5-10 มิลลิวินาทีได้ มูลค่าของการทำนายต้องเกินโทษเวลาแฝงจากการดำเนินการที่ล่าช้า

การจัดสรรงบประมาณเวลาแฝง

งบประมาณเวลาแฝงทั้งหมดต้องจัดสรรให้กับส่วนประกอบต่างๆ: การรับข้อมูลตลาด การประมวลผล การอนุมาน ตรรกะการตัดสินใจ และการส่งคำสั่ง แต่ละส่วนประกอบได้รับส่วนแบ่งของงบประมาณทั้งหมดตามความสำคัญและศักยภาพในการปรับปรุง

เวลาแฝงของข้อมูลตลาดและการส่งคำสั่งขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายและความใกล้ชิดกับตลาดหลักทรัพย์ องค์กรปรับปรุงส่วนประกอบเหล่านี้ผ่าน colocation และวิศวกรรมเครือข่าย งบประมาณที่เหลือใช้สำหรับการประมวลผลและการอนุมาน ซึ่งเป็นที่ที่โครงสร้างพื้นฐาน GPU ทำงาน

สถาปัตยกรรมโครงสร้างพื้นฐาน GPU

โครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับการเทรดสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการประมวลผลและข้อจำกัดเวลาแฝง

เกณฑ์การเลือก GPU

หน่วยประมวลผลกราฟิกขับเคลื่อนการจำลองความเร็วสูงและการฝึกโมเดลแบบเรียลไทม์ที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลการเทรดระดับนาโนวินาที[^6] เกณฑ์การเลือกแตกต่างจากการใช้งาน AI แบบดั้งเดิม: เวลาแฝงในการอนุมานและความสม่ำเสมอมีความสำคัญมากกว่าปริมาณงานการฝึก

GPU สำหรับผู้บริโภคขาดความน่าเชื่อถือและความสม่ำเสมอที่แอปพลิเคชันการเทรดต้องการ GPU สำหรับ data center ให้ความสม่ำเสมอของเวลาแฝงที่ดีกว่าผ่าน ECC memory ไดรเวอร์ระดับ production และการสนับสนุนระดับองค์กร ราคาที่สูงกว่าสะท้อนความสำคัญของระบบการเทรดที่ความล้มเหลวมีต้นทุนสูงกว่าความแตกต่างของราคาฮาร์ดแวร์

GPU ที่ปรับปรุงสำหรับการอนุมานของ NVIDIA เช่น L4 และ L40S ให้เวลาแฝงต่ำกว่าระบบ H100 ที่เน้นการฝึกสำหรับ workload การอนุมานหลายประเภท สถาปัตยกรรมปรับปรุงสำหรับ throughput-per-watt และเวลาแฝงในการอนุมานมากกว่าประสิทธิภาพ FP16 training ดิบ การเลือกควรสะท้อนข้อกำหนดโมเดลการเทรดที่แท้จริง

การปรับปรุง network topology

ผู้ให้บริการกำหนดค่า RDMA (Remote Direct Memory Access), InfiniBand และ interconnect ความเร็วสูงเพื่อลดความล่าช้าในการถ่ายโอนข้อมูล[^7] อัลกอริทึมที่ปรับปรุงด้วย CUDA สำหรับการประมวลผล order book แบบเรียลไทม์ลดการมีส่วนร่วมของ CPU ใน critical path ทุก kernel transition และ memory copy เพิ่มเวลาแฝงที่สถาปัตยกรรมที่ปรับปรุงแล้วกำจัดได้

การเลือก network interface card มีผลต่อทั้งเวลาแฝงและความแปรปรวนของเวลาแฝง NIC สำหรับการเทรดเฉพาะทางจาก Mellanox และ Solarflare ทำให้เวลาแฝงต่ำและสม่ำเสมอกว่า adapter เอนกประสงค์ ความสม่ำเสมอสำคัญพอๆ กับประสิทธิภาพเฉลี่ย: ความแปรปรวนสร้างจังหวะการดำเนินการที่คาดเดาไม่ได้

เทคนิค kernel bypass เช่น DPDK กำจัด overhead ของระบบปฏิบัติการจากการดำเนินการเครือข่าย ระบบการเทรดเข้าถึงฮาร์ดแวร์เครือข่ายโดยตรงแทนที่จะผ่าน kernel network stack การ bypass ลดเวลาแฝงหลายไมโครวินาทีที่สะสมข้ามการดำเนินการเทรด

ข้อกำหนด colocation

การโฮสต์ระบบการเทรดให้ใกล้กับตลาดหลักทรัพย์มากที่สุดลดเวลาแฝงของเครือข่าย BSO ให้บริการ proximity hosting ภายในระยะเมตรจากตลาดหลักทรัพย์หลักๆ[^8] การวางโครงสร้างพื้นฐานภายใน data center เดียวกับตลาดหลักทรัพย์ลดเวลาแฝงของเครือข่ายเหลือไมโครวินาทีหลักเดียว

Data center การเงินหลักๆ รวมถึง NY4, LD4 และ TY3 โฮสต์ matching engine ของตลาดหลักทรัพย์และโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทเทรด บริการ colocation ในสถานที่เหล่านี้ให้เส้นทางเครือข่ายที่สั้นที่สุดไปยังการเชื่อมต่อตลาดหลักทรัพย์ ความใกล้ชิดทางกายภาพยังคงเป็นตัวขับเคลื่อนหลักในการลดเวลาแฝงหลังจากการปรับปรุงฮาร์ดแวร์

การเดินสาย cross-connect ภายในสถานที่ colocation ยังลดเวลาแฝงเพิ่มเติม การเชื่อมต่อไฟเบอร์โดยตรงระหว่างระบบการเทรดและโครงสร้างพื้นฐานของตลาดหลักทรัพย์หลีกเลี่ยง switch hop ที่เพิ่มไมโครวินาที การปรับปรุงเส้นทางสายมีความสำคัญในระดับเวลานาโนวินาที

ข้อพิจารณาเกี่ยวกับโมเดล AI

โมเดล AI สำหรับการเทรดต้องการการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมที่สร้างสมดุลระหว่างความสามารถและเวลาแฝง

การแลกเปลี่ยนด้านสถาปัตยกรรมโมเดล

โมเดลที่ซับซ้อนให้การทำนายที่ดีกว่าแต่ต้องใช้เวลาประมวลผลมากกว่า โมเดล transformer ที่วิเคราะห์โครงสร้างจุลภาคของตลาดอาจทำให้สกัดสัญญาณได้ดีกว่าแต่เกินงบประมาณเวลาแฝง โมเดลที่ง่ายกว่าอาจเสียสละคุณภาพสัญญาณเพื่อความเร็วในการดำเนินการ

Model distillation บีบอัดโมเดลขนาดใหญ่เป็นรุ่นที่เล็กกว่าโดยรักษาคุณภาพการทำนายพร้อมลดเวลาอนุมาน โมเดลการเทรดในการผลิตอาจ distill จากโมเดลวิจัยที่ใหญ่กว่า จับความสามารถในการทำนายไว้ในแพ็คเกจที่เหมาะสมกับเวลาแฝง กระบวนการ distillation กลายเป็นส่วนหนึ่งของ workflow การพัฒนาโมเดล

Quantization ลดความแม่นยำของโมเดลจาก FP32 เป็น INT8 หรือต่ำกว่า เร่งการอนุมานด้วยต้นทุนความแม่นยำที่อาจเกิดขึ้น แอปพลิเคชันการเทรดต้องตรวจสอบว่า quantization ไม่ทำให้การทำนายเสื่อมลงมากพอที่จะชดเชยประโยชน์ด้านเวลาแฝง การตรวจสอบต้องใช้การทดสอบที่เป็นตัวแทนของการผลิตแทนที่จะเป็น benchmark ทางวิชาการ

การปรับปรุงการอนุมาน

NVIDIA TensorRT ปรับปรุงโมเดลสำหรับการอนุมาน โดยใช้ layer fusion, kernel selection และ precision calibration โดยอัตโนมัติ[^9] การปรับปรุงสามารถลดเวลาแฝงในการอนุมานได้อย่างมากโดยไม่ต้องมีวิศวกรรมด้วยมือ การปรับปรุง TensorRT ควรเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานสำหรับการ deploy โมเดลการเทรด

การ batching คำขออนุมานหลายรายการปรับปรุง throughput แต่เพิ่มเวลาแฝงสำหรับคำขอแต่ละรายการ แอปพลิเคชันการเทรดโดยทั่วไปประมวลผลคำขอเดี่ยวด้วยการ batching น้อยที่สุด เสียสละประสิทธิภาพ throughput เพื่อลดเวลาแฝงให้น้อยที่สุด การแลกเปลี่ยนแตกต่างจากการ serve AI ทั่วไปที่การ batching ปรับปรุงเศรษฐศาสตร์

การ warm-up โมเดลช่วยให้ GPU kernel โหลดก่อนช่วงการเทรดที่สำคัญ คำขออนุมานแบบ cold รับภาระ JIT compilation และ memory allocation latency ที่หลีกเลี่ยงได้ในคำขอถัดไป routine warm-up ก่อนตลาดเตรียมระบบสำหรับความต้องการของ trading session

การคำนวณ feature

การคำนวณ feature มักใช้เวลามากกว่าการอนุมานโมเดล การคำนวณ order book imbalance, การประมาณ volatility หรือ technical indicator จากข้อมูลตลาดดิบต้องใช้การประมวลผลจำนวนมาก การปรับปรุง feature pipeline มีผลต่อเวลาแฝงรวมพอๆ กับสถาปัตยกรรมโมเดล

Feature ที่คำนวณล่วงหน้าลดข้อกำหนดการคำนวณแบบเรียลไทม์ Feature ที่เปลี่ยนแปลงช้าอัปเดตแบบ asynchronous แทนที่จะเป็นทุกคำขออนุมาน แนวทางนี้ลดการคำนวณต่อคำขอในขณะที่รักษาความสดใหม่ของ feature ที่เหมาะสมสำหรับ timescale การทำนาย

การคำนวณ feature ที่เร่งด้วย CUDA ย้ายการประมวลผลไปยัง GPU ที่มีอยู่แล้วสำหรับการอนุมาน การประมวลผล order book, rolling statistics และการคำนวณสัญญาณได้รับการเร่งความเร็วอย่างมากผ่าน GPU parallelization การรวมตัวนี้รักษาการคำนวณ feature ไว้บนฮาร์ดแวร์เดียวกับการอนุมาน

โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล

AI สำหรับการเทรดต้องการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รองรับทั้งการอนุมานแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ย้อนหลัง

การประมวลผลข้อมูลตลาด

feed ข้อมูลตลาดให้ quote, การซื้อขาย และการอัปเดต order book ในสตรีมต่อเนื่อง[^10] การประมวลผลข้อมูลตลาดด้วยความเร็วของตลาดหลักทรัพย์ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ตรงกับอัตราการสร้างข้อมูล การตามไม่ทันในการประมวลผลข้อมูลตลาดหมายถึงการเทรดด้วยข้อมูลที่ล้าสมัย

Feed handler ทำให้ข้อมูลจากหลายตลาดหลักทรัพย์เป็นรูปแบบที่สอดคล้องกันสำหรับการประมวลผล downstream การ normalization เพิ่มเวลาแฝงแต่ช่วยให้กลยุทธ์ทำงานข้าม venue ได้ แอปพลิเคชันที่มีเวลาแฝงต่ำมากอาจข้าม normalization โดยประมวลผลรูปแบบ native ของตลาดหลักทรัพย์โดยตรง

การ synchronize เวลาข้ามแหล่งข้อมูลตลาดช่วยให้วิเคราะห์ความสัมพันธ์และตรวจจับ arbitrage ได้ PTP (Precision Time Protocol) และ GPS timing ให้ timestamp ที่แม่นยำระดับไมโครวินาที Clock drift ระหว่างแหล่งข้อมูลสร้างโอกาสที่ปรากฏซึ่งไม่มีอยู่จริง

โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลย้อนหลัง

workload AI สมัยใหม่ในบริการทางการเงินใช้ข้อมูลเข้มข้นอย่างไม่น่าเชื่อ และ GPU มีประสิทธิภาพเท่ากับ data pipeline ที่ป้อนข้อมูลให้เท่านั้น[^11] สถาปัตยกรรม storage และข้อมูลแบบเก่าไม่ได้ออกแบบมาสำหรับ AI สร้างคอขวดที่ทำให้ GPU compute capacity ขาดแคลน

ข้อมูลตลาดย้อนหลังสำหรับการฝึกโมเดลครอบคลุมข้อมูล tick หลายปีที่ใช้พื้นที่เก็บข้อมูลระดับ petabyte training pipeline ต้องโหลดข้อมูลเร็วกว่าที่ GPU จะบริโภคได้ ต้องใช้ parallel file system และ storage network ที่มี bandwidth สูง ประสิทธิภาพ storage มักจำกัด training throughput มากกว่า GPU compute

Feature store รักษา feature ที่คำนวณล่วงหน้าสำหรับทั้งการฝึกและการอนุมาน การฝึกเข้าถึง feature ย้อนหลังในขณะที่การอนุมานเข้าถึง feature แบบเรียลไทม์ที่คำนวณจากข้อมูลสด สถาปัตยกรรม feature store ทำให้แน่ใจว่าการฝึกและการอนุมานใช้คำจำกัดความ feature ที่สอดคล้องกัน

real-time streaming

แพลตฟอร์ม event streaming เช่น Kafka จัดการการกระจายข้อมูลตลาดไปยังส่วนประกอบระบบการเทรด framework การประมวลผลสตรีมช่วยให้คำนวณ feature แบบเรียลไทม์และอัปเดตโมเดล สถาปัตยกรรม streaming รองรับทั้ง workflow การอนุมานและ online learning

AI factory เกิดขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐานแบบ modular และอัตโนมัติที่จัดการวงจรชีวิต AI ทั้งหมดตั้งแต่การรับข้อมูลตลาดไปจนถึงการ deploy โมเดล machine learning[^12] แทนที่จะปฏิบัติต่อ AI เป็นการทดลองที่กระจัดกระจาย

[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]