ШІ в реальному часі для трейдингу: проєктування GPU-інфраструктури з наднизькою затримкою

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: GPU-конфігурації забезпечують субмілісекундний інференс LSTM для трейдингу в реальному часі. Інфраструктура TNS пропонує наднизьку затримку 5-85 наносекунд із глобальним покриттям понад 5 000 точок підключення. Алгоритмічний трейдинг на базі ШІ охоплює 70% обсягу торгів на фондовому ринку США. Ринок зростає на 12,2% щорічно до 2030 року. Кожна мікросекунда має значення — архітектура визначає, чи буде виконання прибутковим, чи запізнілим.

Бенчмарк-тести показують, що передові GPU-конфігурації досягають затримки інференсу менше однієї мілісекунди для складних мереж Long Short-Term Memory (LSTM), що є критично важливим для трейдингових застосунків у реальному часі.[^1] TNS пропонує трейдингову інфраструктуру з наднизькою затримкою 5-85 наносекунд та глобальним покриттям понад 5 000 точок підключення.[^2] Ці показники затримки представляють межу, де продуктивність трейдингу поєднується зі складністю ШІ, уможливлюючи алгоритмічні стратегії, що аналізують мікроструктуру ринку в реальному часі та виконують угоди за мікросекунди.

До 2030 року ринок алгоритмічного трейдингу на базі ШІ зростатиме на 12,2% щорічно, спираючись на фундамент, де такий трейдинг уже охоплює 70% обсягу торгів на фондовому ринку США.[^3] Вимоги до інфраструктури принципово відрізняються від стандартних ШІ-розгортань: кожна мікросекунда має значення, а архітектурні рішення, що охоплюють мережеву топологію, вибір GPU та проєктування конвеєрів даних, визначають, чи системи виконують угоди прибутково, чи запізнюються. Фінансові установи, що будують ШІ-інфраструктуру для трейдингу, балансують між можливостями та затримкою так, як інші галузі рідко стикаються.

Вимоги до затримки в трейдингу

Вимоги до затримки в трейдингу охоплюють порядки величин залежно від типу стратегії. Розуміння бюджетів затримки формує кожне інфраструктурне рішення.

Вимоги високочастотного трейдингу

Високочастотний трейдинг (HFT) потребує швидкості виконання на рівні мікросекунд, що залежить від інфраструктури з наднизькою затримкою.[^4] Маркет-мейкери, що забезпечують ліквідність, мають котирувати та оновлювати ціни швидше за конкурентів, щоб уникнути несприятливого відбору. Стратегії статистичного арбітражу використовують цінові розбіжності, що існують мікросекунди, перш ніж ринки врівноважаться.

Інфраструктура HFT історично покладалася на спеціалізоване обладнання, включаючи FPGA та ASIC, що забезпечують наносекундний час відгуку. Детермінована продуктивність спеціалізованого обладнання гарантує межі затримки, яких процесори загального призначення не можуть досягти. Додавання ШІ до HFT-стратегій вимагає збереження цих гарантій затримки при одночасному включенні інференсу моделей.

Трейдингові стратегії з підтримкою ШІ

Алгоритми машинного навчання аналізують мікроструктуру ринку в реальному часі, визначаючи оптимальні моменти для виконання.[^5] Адаптивна маршрутизація на базі ШІ пристосовується до змінних мережевих умов, тоді як предиктивне обслуговування забезпечує випередження проблем продуктивності трейдингових систем. Складність коштує затримки: інференс моделей потребує часу, якого простіші стратегії уникають.

Стратегії з підтримкою ШІ приймають дещо вищу затримку в обмін на кращі рішення. Модель, що прогнозує рух ціни протягом наступних 100 мілісекунд, може толерувати 5-10 мілісекунд часу інференсу. Цінність прогнозу має перевищувати штраф за затримку від відкладеного виконання.

Розподіл бюджету затримки

Загальні бюджети затримки потребують розподілу між компонентами: отримання ринкових даних, обробка, інференс, логіка прийняття рішень та передача ордерів. Кожен компонент отримує частку загального бюджету на основі важливості та потенціалу оптимізації.

Затримка ринкових даних та передачі ордерів залежить від мережевої інфраструктури та близькості до біржі. Організації оптимізують ці компоненти через колокацію та мережеву інженерію. Залишок бюджету фінансує обробку та інференс, де працює GPU-інфраструктура.

Архітектура GPU-інфраструктури

GPU-інфраструктура для трейдингу балансує обчислювальні можливості з обмеженнями затримки.

Критерії вибору GPU

Графічні процесори забезпечують високошвидкісні симуляції та тренування моделей у реальному часі, необхідні для обробки трейдингових даних на рівні наносекунд.[^6] Критерії вибору відрізняються від традиційних ШІ-розгортань: затримка інференсу та детермінізм важливіші за пропускну здатність тренування.

Споживчі GPU не мають надійності та детермінізму, яких потребують трейдингові застосунки. GPU для дата-центрів забезпечують кращу стабільність затримки завдяки ECC-пам'яті, драйверам виробничого класу та корпоративній підтримці. Премія відображає критичність трейдингових систем, де збої коштують більше, ніж різниця в ціні обладнання.

Оптимізовані для інференсу GPU від NVIDIA, такі як L4 та L40S, забезпечують нижчу затримку, ніж орієнтовані на тренування системи H100, для багатьох інференс-навантажень. Архітектура оптимізована для пропускної здатності на ват та затримки інференсу, а не для сирої продуктивності тренування FP16. Вибір має відображати фактичні вимоги трейдингових моделей.

Оптимізація мережевої топології

Провайдери налаштовують RDMA (Remote Direct Memory Access), InfiniBand та високошвидкісні інтерконекти для зменшення затримок передачі даних.[^7] CUDA-оптимізовані алгоритми для обробки книги ордерів у реальному часі мінімізують участь CPU в критичному шляху. Кожен перехід ядра та копіювання пам'яті додає затримку, яку оптимізовані архітектури усувають.

Вибір мережевої інтерфейсної карти впливає як на затримку, так і на її варіативність. Спеціалізовані трейдингові NIC від Mellanox та Solarflare досягають нижчої та стабільнішої затримки, ніж адаптери загального призначення. Стабільність має таке ж значення, як і середня продуктивність: варіативність створює непередбачуваний час виконання.

Техніки обходу ядра, такі як DPDK, усувають накладні витрати операційної системи з мережевих операцій. Трейдингові системи отримують доступ до мережевого обладнання напряму, а не через мережеві стеки ядра. Ці обходи зменшують затримку на мікросекунди, що накопичуються протягом трейдингових операцій.

Вимоги до колокації

Розміщення трейдингових систем якомога ближче до бірж зменшує мережеву затримку. BSO забезпечує proximity hosting на відстані метрів від основних фінансових бірж.[^8] Розміщення інфраструктури в тому ж дата-центрі, що й біржа, зменшує мережеву затримку до одноцифрових мікросекунд.

Основні фінансові дата-центри, включаючи NY4, LD4 та TY3, розміщують біржові механізми зведення ордерів та інфраструктуру трейдингових фірм. Послуги колокації в цих об'єктах забезпечують найкоротші можливі мережеві шляхи до біржових з'єднань. Фізична близькість залишається основним важелем зменшення затримки після апаратної оптимізації.

Кросс-коннект кабелі в межах колокаційних об'єктів додатково зменшують затримку. Прямі оптоволоконні з'єднання між трейдинговими системами та біржовою інфраструктурою уникають переходів через комутатори, що додають мікросекунди. Оптимізація шляху кабелю має значення на наносекундних масштабах.

Особливості ШІ-моделей

ШІ-моделі для трейдингу потребують архітектурних рішень, що балансують можливості та затримку.

Компроміси архітектури моделей

Складні моделі забезпечують кращі прогнози, але потребують більше часу на обчислення. Трансформерна модель, що аналізує мікроструктуру ринку, може досягти кращого виділення сигналу, перевищуючи при цьому бюджети затримки. Простіші моделі можуть жертвувати якістю сигналу заради швидкості виконання.

Дистиляція моделей стискає великі моделі в менші варіанти, зберігаючи якість прогнозів зі зменшеним часом інференсу. Виробнича трейдингова модель може бути дистильована з більшої дослідницької моделі, захоплюючи прогностичні можливості в пакеті, що відповідає вимогам затримки. Процес дистиляції стає частиною робочих процесів розробки моделей.

Квантизація зменшує точність моделі з FP32 до INT8 або нижче, прискорюючи інференс з потенційною втратою точності. Трейдингові застосунки мають перевірити, що квантизація не погіршує прогнози настільки, щоб компенсувати переваги затримки. Валідація потребує тестування, репрезентативного для виробництва, а не академічних бенчмарків.

Оптимізація інференсу

NVIDIA TensorRT оптимізує моделі для інференсу, автоматично застосовуючи злиття шарів, вибір ядер та калібрування точності.[^9] Оптимізації можуть суттєво зменшити затримку інференсу без ручної інженерії. Оптимізація TensorRT має бути стандартною практикою для розгортання трейдингових моделей.

Пакетування кількох запитів на інференс покращує пропускну здатність, але додає затримку для окремих запитів. Трейдингові застосунки зазвичай обробляють окремі запити з мінімальним пакетуванням, жертвуючи ефективністю пропускної здатності заради мінімізації затримки. Цей компроміс відрізняється від типового ШІ-обслуговування, де пакетування покращує економіку.

Прогрів моделі забезпечує завантаження GPU-ядер перед критичними торговими періодами. Холодні інференс-запити зазнають затримки JIT-компіляції та виділення пам'яті, якої уникають наступні запити. Процедури прогріву перед ринком готують системи до вимог торгової сесії.

Обчислення ознак

Обчислення ознак часто займає більше часу, ніж інференс моделі. Обчислення дисбалансу книги ордерів, оцінок волатильності або технічних індикаторів із сирих ринкових даних потребує значної обробки. Оптимізація конвеєра ознак впливає на загальну затримку так само, як і архітектура моделі.

Попередньо обчислені ознаки зменшують вимоги до обчислень у реальному часі. Ознаки, що змінюються повільно, оновлюються асинхронно, а не при кожному запиті на інференс. Цей підхід зменшує обчислення на запит, зберігаючи свіжість ознак, відповідну для часових масштабів прогнозування.

CUDA-прискорене обчислення ознак переносить обробку на GPU, що вже присутні для інференсу. Обробка книги ордерів, ковзні статистики та обчислення сигналів досягають суттєвого прискорення через GPU-паралелізацію. Інтеграція зберігає обчислення ознак на тому ж обладнанні, що й інференс.

Інфраструктура даних

Трейдинговий ШІ потребує інфраструктури даних, що підтримує як інференс у реальному часі, так і історичний аналіз.

Обробка ринкових даних

Потоки ринкових даних надають котирування, угоди та оновлення книги ордерів у безперервних потоках.[^10] Обробка ринкових даних на швидкостях біржі потребує інфраструктури, що відповідає темпам генерації даних. Відставання в обробці ринкових даних означає трейдинг на застарілій інформації.

Обробники потоків нормалізують дані з кількох бірж у узгоджені формати для подальшої обробки. Нормалізація додає затримку, але дозволяє стратегіям працювати на різних майданчиках. Застосунки з наднизькою затримкою можуть обходити нормалізацію, обробляючи рідні формати бірж напряму.

Синхронізація часу між джерелами ринкових даних уможливлює кореляційний аналіз та виявлення арбітражу. PTP (Precision Time Protocol) та GPS-таймінг забезпечують точність міток часу на рівні мікросекунд. Дрейф годинника між джерелами даних створює уявні можливості, що насправді не існують.

Інфраструктура історичних даних

Сучасні ШІ-навантаження у фінансових послугах є надзвичайно інтенсивними щодо даних, і GPU залишаються ефективними лише настільки, наскільки ефективні конвеєри даних, що їх живлять.[^11] Застарілі архітектури зберігання та даних не були спроєктовані для ШІ, створюючи вузькі місця, що виснажують обчислювальні потужності GPU.

Історичні ринкові дані для тренування моделей охоплюють роки тикових даних, що споживають петабайти сховища. Конвеєри тренування мають завантажувати дані швидше, ніж GPU можуть їх споживати, що потребує паралельних файлових систем та високопропускних мереж зберігання. Продуктивність сховища часто обмежує пропускну здатність тренування більше, ніж обчислювальна потужність GPU.

Сховища ознак підтримують попередньо обчислені ознаки як для тренування, так і для інференсу. Тренування звертається до історичних ознак, тоді як інференс звертається до ознак у реальному часі, обчислених із живих даних. Архітектура сховища ознак забезпечує узгодженість визначень ознак для тренування та інференсу.

Потокова передача в реальному часі

Платформи потокової передачі подій, такі як Kafka, обробляють розподіл ринкових даних до компонентів трейдингової системи. Фреймворки потокової обробки уможливлюють обчислення ознак у реальному часі та оновлення моделей. Потокова архітектура підтримує як інференс, так і робочі процеси онлайн-навчання.

ШІ-фабрики з'являються як модульна, автоматизована інфраструктура, що керує всім життєвим циклом ШІ — від отримання ринкових даних до розгортання моделей машинного навчання.[^12] Замість того щоб розглядати ШІ як розрізнені експерименти

[Контент скорочено для перекладу]