Sistem perdagangan berbasis fpga

Share This Page Framework mempercepat pengembangan aplikasi sistem keuangan ultra-low-latency. Sejak kemunculan perdagangan elektronik, perlombaan untuk kecepatan telah terjadi untuk membangun platform trading tercepat dan teraman. Waktu respon menurun dari hitungan detik, hingga milidetik, hingga mikrodetik. Dorongan untuk waktu respon mikrodetik dan sub-mikrodetik sama sekali tidak mungkin dilakukan dengan perangkat lunak tradisional atau arsitektur perangkat keras sederhana, sebuah fakta yang mendorong adopsi teknologi array bidang programmable gate array (FPGA) dalam sistem ultralow-latency. Untuk mengurangi risiko yang terlibat dalam pengembangan bahasa deskripsi perangkat keras (HDL) secara native pada kartu Ethernet FPGA sekaligus mengurangi waktu pengembangan, AdvancedIO telah mempelopori penggunaan kerangka kerja FPGA untuk komunikasi 10-Gigabit Ethernet (10GE). Rangkaian alat pengembangan kerangka kerja AdvancedIO expressXG menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk memastikan penyebaran layanan keuangan yang cepat dan memungkinkan portabilitas tanpa kabel ke generasi terbaru dari kartu FPGA. - Rafeh Hulays, PhD, Wakil Presiden, Pengembangan Bisnis, AdvancedIO Systems Inc. Informasi Tambahan Saya telah membaca tentang implementasi sistem HFT yang berbeda pada FPGAs. Pertanyaan saya adalah, apa bagian dari sistem HFT sebagian besar diimplementasikan pada FPGAs saat ini Apakah FPGA masih sangat populer Apakah hanya penangan umpan yang diterapkan pada FPGAs Karena beberapa dari sistem yang dijelaskan di atas hanya memiliki penangan umpan yang diimplementasikan pada FPGA, karena perubahan strategi Terlalu banyak, atau terlalu sulit untuk diimplementasikan pada FPGAs. Yang lain mengklaim bahwa mereka juga menerapkan strategi perdagangan pada FPGAs atau menggunakan NIC berkinerja tinggi dan bukan FPGAs untuk membangun sistem HFT. Ive membaca tentang pendekatan yang berbeda tapi saya merasa sulit untuk membandingkan karena sebagian besar hasil diuji pada input yang berbeda. Tanya Mar 9 14 at 21:06 Heres cara untuk memikirkannya: bayangkan Anda bisa melakukan sesuatu di ASIC (yaitu langsung di perangkat keras). Namun, proses fabrikasi itu sendiri mahal, dan Anda mendapatkan desain yang tidak bisa Anda ubah setelahnya. ASICs masuk akal untuk tugas yang telah ditetapkan seperti pertambangan Bitcoin, algoritma pemrosesan data yang terkenal, dll. Di sisi lain, kita memiliki CPU biasa (seperti CPU coprocessor dan GPU) yang bersifat umum, namun prosesnya kecil (dalam istilah Instruksi bersamaan) set instruksi dengan kecepatan sangat tinggi. FPGA adalah jalan tengahnya. Mereka adalah emulator perangkat keras dan karena itu dapat dianggap 10x lebih lambat dari pada perangkat keras sebenarnya, namun masih lebih performant untuk operasi bersamaan daripada CPU yang disediakan, Anda dapat memanfaatkan die untuk menyebarkan logika Anda sesuai dengan itu. Beberapa penggunaan FPGAs adalah: Video transcoding (misalnya penguraian video HD di TV) serta berbagai papan akuisisi data Penguraian struktur data tetap (parsing Regex) Simulasi sistem diskrit (misalnya, simulasi hasil permainan kartu) Banyak yang tertanam dengan benar. Aplikasi seperti misalnya In aerospace atau penelitian ilmiah Masalah dengan FPGAs untuk penggunaan quant adalah bahwa hal itu tidak begitu baik untuk perhitungan floating-point, terutama karena CPU biasa sudah dioptimalkan untuk itu dengan hal-hal seperti SIMD. Namun, untuk struktur data fixed-point atau fixed-size, desain FPGA memungkinkan Anda untuk mengkonfigurasi perangkat untuk melakukan banyak pemrosesan pada saat yang bersamaan. Beberapa hal yang dilakukan dalam trading menggunakan FPGA untuk pengumpan umpan (parsing langsung dari aliran jaringan) serta membangun bagian struktur perdagangan tertentu (misalnya buku pesanan) di perangkat keras agar bisa mengatasi perubahan struktur data tanpa berubah. Loading CPU FPGAs terutama bertujuan untuk mengatasi kekhawatiran dengan cepat mengolah data tanpa membayar biaya propagasi. Hal ini terutama berbeda dengan perangkat seperti GPGPU (atau kartu pengenal PCI, seperti Xeon Phi) yang memberikan hukuman kinerja untuk mendapatkan data dari perangkat. Konon, pilihan DMA juga membaik dalam hal ini. FPGAs benar-benar tidak lebih dari blok logika yang sama berulang lagi dan lagi di seluruh silikon, dengan switch yang dapat dikonfigurasi untuk menghubungkan blok logika bersama-sama. Hal ini membuat FPGAs sangat bagus - dan cepat - dalam menangani masalah berulang yang dapat dijelaskan pada rangkaian perangkat keras yang tidak berubah selama pengoperasian. Dan Anda bisa memiliki ribuan atau puluhan ribu sirkuit ini secara keseluruhan, bersamaan dengan satu FPGA saja. CPU di sisi lain berbasis di sekitar ALU, yang memuat instruksi, memuat data, beroperasi pada data, mungkin menyimpan hasilnya, dan kemudian melakukannya lagi. CPU kemudian sangat bagus - dan cepat - dalam menangani masalah yang terus berubah - baik dalam ukuran dan cakupannya dan saat beralih antara tugas yang berbeda. Todays CPU atau core akan memiliki puluhan sampai ratusan ALU dengan jaringan pipa paralel untuk data dan instruksi, yang membuat mereka sangat cepat pada masalah kompleks yang dapat dikerjakan secara paralel. Desain ini membuat FPGA lebih cepat pada masalah sederhana yang dapat diserang dengan arsitektur paralel yang luas - seperti mengkondensasi beberapa umpan data dalam waktu kurang dari micro-second, wire-to-wire, atau memicu pembelian, penjualan atau pembatalan yang telah dihitung sebelumnya. Dengan harga yang sesuai dengan pola tertentu. CPU lebih cepat pada masalah yang lebih kompleks yang membutuhkan lebih sedikit paralelisme, seperti menghitung keranjang pembelian, penjualan dan pembatalan yang diperlukan untuk menjaga portofolio disesuaikan risiko atau mengintegrasikan sejumlah harga dan sumber berita dari berbagai usia dan kualitas ke dalam indikator perdagangan yang digunakan oleh Pedagang dan manajemen untuk memutuskan penyesuaian apa yang akan mereka lakukan terhadap sistem perdagangan. Dimana FPGAs yang digunakan di HFT sangat bergantung pada arsitektur toko tertentu. Mereka paling baik digunakan untuk melakukan tugas sederhana, berulang, dan meluas dengan cepat. CPU adalah pisau Swiss yang bisa melakukan hampir semua hal, terutama bila persyaratannya berubah dan dimensi masalahnya belum sepenuhnya dipahami sejak awal. Jawab Mar 11 14 jam 17:10 Pertanyaanmu benar-benar tidak masuk akal. Seperti menanyakan berapa banyak kabel di infrastruktur perdagangan menggunakan serat optik dan berapa banyak yang menggunakan tembaga. Jawaban terbaik yang bisa kami berikan kepada Anda adalah bahwa sebuah FPGA bukanlah peluru ajaib. Ini adalah interpretasi yang salah dari kertas putih Ciscos. Ada sangat sedikit tumpang tindih antara kasus penggunaan kain switching dan FPGA. Bagian dari sistem HFT mana yang banyak diimplementasikan pada FPGAs saat ini Saat ini, FPGA sering digunakan di printer dan kotak set-top TV. Jawab Mar 9 14 at 21:55 Saya ingin menyoroti blok pemrosesan sinyal digital (DSP) dengan ALU. Todays FPGAs memiliki ratusan blok DSP yang dapat diprogram yang memiliki ribuan terbesar. Sekarang, tiba-tiba, Anda memiliki ribuan prosesor kecil yang Anda inginkan, semua mampu melakukan perhitungan secara paralel. Ini jauh melebihi paralelisme yang diberikan oleh Xeon Phi atau GPU. Sebenarnya, jika Anda melakukan pemodelan harga opsi atau pemodelan stok stokastik pada FPGA, Anda bisa mendapatkan peningkatan kinerja lebih dari 100 kali lipat dibandingkan dengan GPU terbaru dan bahkan lebih banyak dibandingkan dengan CPU terbaru. Seiring dengan blok DSP, faktor utama lainnya dalam perolehan kinerja ini adalah cache memori. FPGA memiliki built-in distributed RAM yang sangat cepat, memungkinkan bandwidth 100TBs dapat dicapai pada tingkat datapath. Menggunakan todays FPGAs untuk strategi algo memberikan sumber komputasi besar dan besar bersamaan yang mampu memberikan peningkatan kinerja 100 sampai 1000 kali lipat dibandingkan GPU atau CPU. Peringatan utama adalah bahwa Anda harus menjadi ahli dalam menulis di Verilog atau VHDL :) Sanjay Shah CTO Nanospeed menjawab 5 Agustus 14 di 18:05 Berbagai prosesor bertenaga inti yang kuat mulai memasuki perangkat keras. Ruang percepatan yang sebelumnya dimiliki sepenuhnya oleh FPGAs. Perusahaan seperti Tilera, Adapteva, dan Coherent Logix semuanya menyediakan prosesor ini di AS, dengan Enyx dari Prancis juga melakukan terobosan. Ukuran sebenarnya dari efektivitas prosesor paralel besar ini terletak pada kematangan perangkat lunak mereka. Thats mana calon pengguna harus memusatkan perhatian mereka. Tidak ada yang mau memprogram atau men-debug puluhan atau ratusan core menggunakan teknik manual. Tentu saja, tak usah dikatakan bahwa bandwidth IO sama pentingnya. Dalam pengalaman pribadi saya di ruang ini, Im melihat adopsi pelanggan prosesor Coherent Logix sebagai ko-prosesor atau akselerator perangkat keras untuk akselerasi algoida bahasa C. Dengan menikmati siklus desain yang cepat dari lingkungan berbasis C, pemrogram algo dapat men-tweak kode ke konten hati mereka dan tidak khawatir tentang pengkodean HDL mahal dan memakan waktu untuk FPGAs. Partisi yang optimal adalah memiliki FPGAs melakukan yang terbaik - operasi berulang yang tetap - dan memiliki banyak prosesor inti melakukan yang terbaik: mempercepat pengembangan produktivitas dan kecepatan eksekusi. John Irza, Business Development Manager, Coherent Logix, Inc. menjawab 6 Agustus 14 di 0:42 Hampir semua toko HFT menggunakan arsitektur FPGA. Perangkat ini perlu diganti sering karena cepat melampaui peningkatan kecepatan, pipa, paralelisme, dan lain-lain. Kecuali Anda siap menginvestasikan 2 juta per tahun, cari strategi lain. Banyak pria yang melakukan pergerakan harga harian dengan pena dan kertas menghasilkan miliaran dolar di Omaha, NB. Jawab Jul 28 16 at 10:31 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, IncAn Accelerator Kompresi Berbasis FPGA untuk Sistem Perdagangan Forex Kim, S. J. Lee, S. M. Jang, J. H. Kim, S. D. Lee, S. E. Arsitektur akselerator transaksi dalam waktu untuk RDBMS. In: Advanced Technologies, Embedded dan Multimedia untuk Komputasi Human-centric, hal. 329334 Springer, Belanda (2014) Lee, S. E. Zhang S. Srinivasan, S. Fang, Z. Iyer, R. Newell D. Mempercepat kenyataan mobile augmented pada platform genggam. Di: IEEE Intl Conf. Pada Computer Design (ICCD), hal. 419426 (2009) Lee, S. E. Min, K. W. Suh, T. W. Mempercepat Histogram Oriented Gradients descriptor extraction untuk pengenalan pejalan kaki. Komputer dan Teknik Elektro 39 (4), 10431048 (2013) CrossRef Sukhwani, B. Abali, B. Brezzo, B. Asaad, S. High-throughput, kompilasi data tanpa rugi pada FPGAs. In: Simposium Internasional IEEE Tahunan ke-19 tentang Mesin Komputasi Khusus Lapangan (FCCM), hlm 113116 (2011) Guha, R. Al-Dabass, D. Prediksi kinerja perhitungan paralel aplikasi streaming pada platform FPGA. Dalam: Konferensi Internasional ke 12 tentang Pemodelan dan Simulasi Komputer (UKSim), hal. 579585 (2010) Lyer, R. Sirinivasan, S. Tickoo, O. Fang, Z. LLLikkal, R. Zhang, S. Chadha, V. StillWell, P. Lee, SE Cogniserve: arsitektur Server heterogen untuk Pengakuan berskala besar. IEEE Micro 3. 2031 (2011) Jang, J. H. Lee, S. M. Kim, S. D. Gwon, O. S. Ko, E. Lee, S. M. Shin, J. W. Lee, S. E. Mempercepat sistem trading forex melalui kompresi log transaksi. Pada: Konferensi Desain SoC International 2014 (ISOCC), hal. 7475 (2014) Abdelfattah, M. S. Hagiescu, A. Singh, D. Gzip dalam sebuah chip: Kompresi data lossless berkinerja tinggi pada fpgas menggunakan opencl. Dalam: Prosiding Lokakarya Internasional OpenCL 2013 amp 2014, No. 4. ACM (2014)