REFERENZDESIGN

MAU Accelerator für KI-Finanzhandelsmodelle

Maschinelle Lerninferenz mit extrem niedriger Latenz und hohem Durchsatz

Der Myrtle.ai MAU Accelerator eignet sich für eine Reihe von Anwendungen im Finanzdienstleistungsbereich, wobei die Einsatzszenarien von Co-Location bis hin zu Offline reichen. Der MAU Accelerator von Myrtle.ai wird als IP für den Betrieb auf den neuesten FPGAs bereitgestellt.

Vorhersage von Marktdaten

Quantitativer Handel

Algorithmischer Handel

Was ist der MAU Accelerator IP?

Die IP ist so konzipiert, dass sie in Ihren bestehenden Software-Stack integriert werden kann. Sie unterstützt verschiedene Bittiefen für Fließkomma-, Block-Fließkomma-, Brain-Fließkomma- und Integer-Formate. Vorhandene Modelle, die in gängigen Frameworks entwickelt wurden, können über das ONNX OSI-Format importiert werden.

Vorteile

System-Beispiele

Tippen zum Zoomen

System 1: Line-Rate-Verarbeitung mit niedriger Latenz direkt vom Ethernet
System 2: Vorverarbeitung der Daten im Host
System 3: Punkt-zu-Punkt-DMA-Hybridverarbeitung

Leistungsbeispiele

Über Myrtle.ai

Myrtle.ai verfügt über beträchtliche Erfahrung in der effizienten Hardware-Beschleunigung von ML-Modellen, wie RNN- und LSTM-Netzwerken, mit FPGA-Beschleunigerkarten. Diese sind darauf ausgelegt, den höchsten Durchsatz und die niedrigsten Kosten für Inferenz-Workloads mit sehr engen Latenzvorgaben zu erreichen.

Liefergegenstände

Open-Source-Referenzmodell und Export-Skripte in PyTorch

Beispielanwendungscode für Inferenz

C- und Python-Bindungen für MAU Accelerator Inferenz-API

FPGA-Bitstream und Quellcode (Bedingungen gelten)

Entwickelt für BittWare Hardware

Das MAU Accelerator-Referenzdesign kann auf einer Reihe von BittWare-Produkten mit Intel- und Xilinx-FPGAs ausgeführt werden. Für den Einsatz empfehlen wir die ultrahochdichte TeraBox 1401B mit vier Karten und einer AMD EPYC CPU.

520NX
XUP-VV8
TeraBox 1401B 1402B server
TeraBox 1401B

Erfahren Sie mehr über die MAU-Leistung!

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Vorschau auf die Materialien, die wir teilen werden: