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深圳證券信息有限公司_智慧金融_蘇州超集信息科技有限公司

400-860-6560

深圳證券信息有限公司項目
深圳證券信息有限公司項目
應用案例 智慧金融

項目概況

項目挑戰(zhàn)
  • 低延遲實時數(shù)據(jù)高效處理
  • 海量歷史數(shù)據(jù)深度分析
  • 傳統(tǒng)液冷方案運維難度高
方案優(yōu)勢
  • 數(shù)據(jù)處理
    NLP吞吐量相較 Zen 3 架構提升約 4.2 倍
  • 交易加速
    多核心提升并發(fā)交易上限,高頻率加速整體交易速度

項目背景

深圳證券信息有限公司是深圳證券交易所的下屬公司,隨著公司業(yè)務的高速發(fā)展,公司積累了各類海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)具有來源廣、規(guī)模大、價值大和增長快等特征,且亟待整合、管理與發(fā)揮價值。

大模型擅長在大量數(shù)據(jù)中揭示復雜的關聯(lián),能夠基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行智能推理和預測,這種能力對于準確預測市場趨勢和理解消費者行為至關重要。為實現(xiàn)海量歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘,客戶亟需完成現(xiàn)有算力平臺升級,以完成大模型的訓練及優(yōu)化。

解決方案

面對計算密集型工作負載的金融大模型訓練場景,超集信息基于 ServMAX? G448-H4 平臺,為客戶搭建了擁有強大的異構計算能力的AI集群。面對海量數(shù)據(jù),我們?yōu)榭蛻襞鋫淞巳?AMD EPYC 9004 系列處理器,雙路平臺下可達 192 核心,384 線程,同時配備超大緩存,憑借 AVX-512 指令集下強大的調度和控制能力,能夠高效完成數(shù)據(jù)預處理等任務,NLP 吞吐量相較 Zen 3 架構可實現(xiàn)約 4.2 倍提升。

同時,針對日常證券交易場景,超集信息基于ServMAX? C2012-H4構建了高效交易平臺,多核心提升了并發(fā)交易上限,高頻率加速了整體交易速度。


客戶價值

在超集信息算力平臺助力下,客戶不僅實現(xiàn)了實時交易數(shù)據(jù)的20%的處理效率提升,海量高價值歷史數(shù)據(jù)也得到了深度分析及挖掘,為其現(xiàn)有金融模型優(yōu)化帶來強大助力,實現(xiàn)了后期交易的精準決策輔助。

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