Myrtle.ai divise par deux le temps de latence durant les tests d'inférence de l'apprentissage automatique financier grâce à VOLLO
CAMBRIDGE, Angleterre, 29 avril 2026 /PRNewswire/ -- myrtle.ai, leader reconnu de l'accélération de l'inférence de l'apprentissage machine, annonce aujourd'hui qu'une pile utilisant son produit VOLLO® a récemment été auditée par STAC®, une autorité de référence pour l'industrie financière.[1] Les résultats, dévoilés lors du STAC Summit à Londres aujourd'hui, démontrent clairement les avantages en termes de latence d'une solution basée sur un FPGA pour l'inférence de l'apprentissage machine dans le trading financier et les applications connexes.
STAC-ML (Markets) Inference est la norme de référence technologique pour les solutions qui peuvent être utilisées pour effectuer de l'inférence sur des données de marché en temps réel. Conçu par des analystes quantitatifs et des technologues des plus grandes sociétés financières, STAC-ML Markets (Inference) rend compte de la performance, de l'efficacité des ressources et de la qualité de toute pile technologique capable d'effectuer de l'inférence à l'aide des modèles fournis.
VOLLO a atteint des temps de latence de 2 microsecondes (99e percentile) tout en affichant d'excellents résultats en termes de débit et d'efficacité. Sur les trois modèles testés, VOLLO a obtenu un temps de latence inférieur (99e percentile) à celui de tous les systèmes précédemment audités, divisant ainsi par deux son précédent record. Cette latence déterministe permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus intelligentes en utilisant des modèles plus complexes plus rapidement que par le passé, ce qui leur donne un avantage concurrentiel en matière de trading, d'analyse des risques, de cotation et de nombreuses autres activités liées au trading.
Avec des centaines de milliers d'heures de trading en production à son actif, VOLLO génère aujourd'hui de l'alpha pour de nombreuses sociétés de trading parmi les plus importantes au monde. Ces entreprises ont développé et entraîné une large gamme de modèles dans des flux d'outils d'apprentissage machine standard avant de les compiler dans VOLLO et de les exécuter sur la plateforme matérielle FPGA de leur choix.
Dans le système testé, VOLLO a fonctionné sur la carte accélératrice PCIe FBAP4@VP18-2L0S de Silicom, contenant un SoC adaptatif AMD Versal™ Premium Series VP1802 et installée dans un serveur Supermicro AS -2015CS-TNR. Le SoC adaptatif AMD Versal Premium Series offre une interface PCIe Gen5x8 et plus de 3,3 millions de LUT programmables, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications d'inférence à faible latence.
« Depuis que VOLLO a exploité pour la première fois le plein potentiel des FPGA dans ces tests STAC en 2023, nous avons travaillé avec nos clients pour réduire davantage les latences, élargir la variété et la taille des modèles que VOLLO peut exécuter, et augmenter la gamme de plateformes sur lesquelles il peut fonctionner », déclare Peter Baldwin, CEO de myrtle.ai. « Nous sommes ravis de travailler avec AMD, Silicom et Supermicro dans le cadre de ces tests, afin de démontrer comment nos technologies combinées peuvent permettre une inférence IA à très faible latence dans le trading quantitafif. »
« L'avenir des marchés financiers sera façonné par des systèmes d'IA capables d'interpréter les données et d'agir en temps quasi réel », déclare Girish Malipeddi, directeur de l'activité Data Center FPGA, AMD. « Avec les SoC adaptatifs AMD Versal™ Premium Series comme base, VOLLO de myrtle.ai démontre comment l'inférence avancée et à faible latence peut soutenir une nouvelle génération d'infrastructure de trading intelligent. »
« Supermicro continue de servir un large éventail de marchés avec ses systèmes AMD, qui ont été utilisés pour ces tests STAC-ML », déclare Michael McNerney, vice-président principal du marketing et de la sécurité des réseaux, Supermicro. « Nos serveurs répondent aux charges de travail les plus exigeantes du secteur des services financiers et, en collaboration avec nos partenaires, nous sommes en mesure d'offrir des performances haut de gamme avec des temps de latence très faibles pour les charges de travail d'apprentissage automatique. »
Anders Poulsen, vice-président des solutions chez Silicom Danemark, déclare : « Nous sommes heureux que myrtle.ai ait choisi la carte accélératrice Artena de Silicom, basée sur AMD Versal Premium, pour ces tests. Construite autour de l'un des plus grands FPGA dans un facteur de forme PCIe, Artena est la plateforme idéale pour VOLLO. Ensemble, VOLLO et notre équipement à faible latence offrent une inférence déterministe au niveau de la microseconde pour un trading sans compromis. »
Les développeurs d'apprentissage machine peuvent évaluer aujourd'hui comment leurs modèles pourraient fonctionner sur VOLLO, sans avoir besoin d'outils ni d'expertise FPGA. Pour plus d'informations, consultez le site vollo.myrtle.ai ou contactez myrtle.ai dès aujourd'hui à l'adresse [email protected].
Les résultats complets des tests sont disponibles dans le rapport STAC (SUT ID MRTL260323) à l'adresse suivante : http://www.STACresearch.com/MRTL260323.
À propos de myrtle.ai
Myrtle.ai est une société de logiciels d'IA/apprentissage machine qui fournit des accélérateurs d'inférence de classe mondiale sur des plateformes FPGA provenant de tous les principaux fournisseurs de FPGA. Fort d'une vaste expertise en réseaux neuronaux, myrtle.ai a fourni des accélérateurs pour des applications telles que la fintech, les télécommunications sans fil, les LLM, le traitement de la parole et la recommandation.
VOLLO, VOLLO Accelerator et le logo VOLLO sont des marques déposées de myrtle.ai.
« STAC » et tous les noms STAC sont des marques commerciales ou des marques déposées du Strategic Technology Analysis Center, LLC. AMD, le logo AMD, Versal et leurs combinaisons sont des marques commerciales d'Advanced Micro Devices, Inc.
[1] www.STACresearch.com/MRTL260323
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