Myrtle.ai halbiert mit VOLLO die Latenzzeit im Benchmark für die Inferenz bei maschinellem Lernen im Finanzbereich
CAMBRIDGE, England, 29. April 2026 /PRNewswire/ -- myrtle.ai, ein anerkannter Marktführer im Bereich der Beschleunigung von Machine-Learning-Inferenz, gab heute bekannt, dass eine auf seinem Produkt VOLLO® basierende Lösung kürzlich von STAC®, einer führenden Benchmark-Autorität für die Finanzbranche, geprüft wurde.[1] Die Ergebnisse, die heute auf dem STAC-Gipfel in London vorgestellt wurden, belegen eindeutig die Vorteile einer FPGA-basierten Lösung hinsichtlich der Latenzzeiten bei der ML-Inferenz im Finanzhandel und in damit verbundenen Anwendungen.
STAC-ML (Markets) Inference ist der technologische Benchmark-Standard für Lösungen, die zur Durchführung von Inferenzanalysen auf Echtzeit-Marktdaten eingesetzt werden können. Entwickelt von Quants und Technologen einiger der weltweit führenden Finanzunternehmen, bewertet STAC-ML Markets (Inference) die Leistung, Ressourceneffizienz und Qualität jedes Technologie-Stacks, der Inferenzberechnungen unter Verwendung der bereitgestellten Modelle durchführen kann.
VOLLO erreichte Latenzen von nur 2 Mikrosekunden (99. Perzentil) und zeigte gleichzeitig hervorragende Ergebnisse bei Durchsatz und Effizienz. Bei allen drei Benchmark-Modellen führte VOLLO die Inferenz mit einer geringeren Latenz (99. Perzentil) durch als alle zuvor getesteten Systeme und halbierte damit seinen bisherigen Rekord. Eine derart niedrige, deterministische Latenz ermöglicht es Anwendern, mit komplexeren Modellen schneller als bisher intelligentere Entscheidungen zu treffen, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil beim Handel, bei der Risikoanalyse, bei Kursnotierungen und vielen anderen handelsbezogenen Aktivitäten verschafft.
Mit Hunderttausenden von Stunden Produktionshandel in der Hinterhand generiert VOLLO heute Alpha für viele der weltweit führenden Handelsunternehmen. Diese Unternehmen haben eine breite Palette von Modellen in Standard-ML-Tool-Workflows entwickelt und trainiert, bevor sie diese in VOLLO kompilierten und anschließend auf einer FPGA-basierten Hardwareplattform ihrer Wahl ausführten.
Im getesteten System lief VOLLO auf der PCIe-Beschleunigerkarte FBAP4@VP18-2L0S im Standardformfaktor von Silicom, die einen adaptiven SoC der AMD Versal™ Premium-Serie VP1802 enthält und in einem Supermicro AS-2015CS-TNR-Server installiert war. Der Adaptive SoC der AMD Versal Premium-Serie bietet PCIe Gen5x8 und mehr als 3,3 Millionen programmierbare LUTs, wodurch er sich hervorragend für Inferenzanwendungen mit geringer Latenz eignet.
„Seit VOLLO 2023 erstmals das volle Potenzial von FPGAs in diesem STAC-Benchmark ausgeschöpft hat, haben wir gemeinsam mit unseren Kunden daran gearbeitet, die Latenzen weiter zu reduzieren, die Vielfalt und Größe der Modelle, die VOLLO ausführen kann, zu erweitern und die Bandbreite der Plattformen, auf denen es läuft, zu vergrößern", sagte Peter Baldwin, CEO von myrtle.ai. „Wir freuen uns sehr, bei diesem Benchmark mit AMD, Silicom und Supermicro zusammenzuarbeiten, um zu demonstrieren, wie unsere kombinierten Technologien eine KI-Inferenz mit extrem niedriger Latenz im Quant-Trading ermöglichen können."
„„Die Zukunft der Finanzmärkte wird von KI-Systemen geprägt sein, die Daten interpretieren und nahezu in Echtzeit darauf reagieren können", sagte Girish Malipeddi, Director für das Data Center FPGA-Geschäft bei AMD. „Auf der Grundlage der adaptiven SoCs der AMD Versal™ Premium-Serie demonstriert VOLLO von myrtle.ai, wie fortschrittliche Inferenz mit geringer Latenz dazu beitragen kann, eine neue Generation intelligenter Handelsinfrastrukturen zu erschließen."
„Supermicro bedient mit unseren AMD-Systemen, die für diesen STAC-ML-Benchmark verwendet wurden, weiterhin ein breites Spektrum an Märkten", sagte Michael McNerney, Senior Vice President für Marketing und Netzwerksicherheit bei Supermicro. „Unsere Server bewältigen die anspruchsvollsten Workloads in der Finanzdienstleistungsbranche, und gemeinsam mit unseren Partnern sind wir in der Lage, Spitzenleistung bei sehr geringen Latenzen für Machine-Learning-Workloads zu liefern."
Anders Poulsen, VP Solutions bei Silicom Dänemark, sagte: „Wir freuenuns, dass myrtle.ai für diese Tests die auf AMD Versal Premium basierende Artena-Beschleunigerkarte von Silicom ausgewählt hat. Artena basiert auf einem der größten FPGAs im PCIe-Formfaktor und ist eine ideale Plattform für VOLLO. Gemeinsam liefern VOLLO und unsere Hardware mit geringer Latenz deterministische Inferenz im Mikrosekundenbereich für anspruchsvolle Handels-Workloads."
ML-Entwickler können bereits heute evaluieren, wie ihre Modelle auf VOLLO abschneiden würden, ohne dass FPGA-Tools oder Fachwissen erforderlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter vollo.myrtle.ai oder kontaktieren Sie myrtle.ai noch heute unter [email protected].
Die vollständigen Benchmark-Ergebnisse sind im STAC-Bericht (SUT ID MRTL260323) unter http://www.STACresearch.com/MRTL260323 verfügbar.
Informationen zu myrtle.ai
Myrtle.ai ist ein KI/ML-Softwareunternehmen, das erstklassige Inferenzbeschleuniger auf FPGA-basierten Plattformen aller führenden FPGA-Anbieter liefert. Dank seiner umfassenden Expertise im Bereich neuronaler Netze hat myrtle.ai Beschleuniger für Anwendungen wie Fintech, drahtlose Telekommunikation, LLMs, Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme entwickelt.
VOLLO, VOLLO Accelerator und das VOLLO-Logo sind eingetragene Marken von myrtle.ai.
„STAC" und alle STAC-Bezeichnungen sind Marken oder eingetragene Marken des Strategic Technology Analysis Center, LLC. AMD, das AMD-Logo, Versal und Kombinationen davon sind Marken von Advanced Micro Devices, Inc.
[1] www.STACresearch.com/MRTL260323
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