Trading Sistemi Fpga In

Ho letto su diverse implementazioni di sistemi HFT su FPGA. La mia domanda è, quale parte dei sistemi HFT sono per lo più implementato su FPGA giorno d'oggi sono FPGA ancora molto popolare è solo il gestore di alimentazione implementata sulle FPGA Poiché alcuni di questi sistemi sopra descritti solo hanno un gestore di alimentazione implementato su FPGA, perché i cambiamenti di strategia troppo, o è troppo difficile da implementare su FPGA. Altri sostengono che essi hanno anche implementato strategie di trading su FPGA o utilizzando schede di rete ad alte prestazioni, invece di FPGA per costruire sistemi HFT. Ho letto sui diversi approcci, ma trovo difficile per confrontare come la maggior parte dei risultati sono testati su diversi set di input. chiesto 9 marzo 14 a 21:06 Ecco un modo per pensare a questo proposito: immaginate che si può fare qualcosa in un ASIC (cioè direttamente in hardware). Tuttavia, il processo di fabbricazione è di per sé costoso, e si ottiene un disegno che non è possibile modificare in seguito. ASIC hanno senso per le attività predefinite come Bitcoin minerario, ben noti algoritmi di elaborazione dati, ecc D'altra parte abbiamo CPU ordinarie (così come CPU coprocessore e GPU), che sono di uso generale, ma elaborano un piccolo (in termini di istruzioni simultanee) insieme di istruzioni ad una velocità molto elevata. FPGA sono la terra di mezzo. Sono emulatori hardware e come tali possono essere considerate 10 volte più lento di hardware vero e proprio, ma ancora modo più performante per le operazioni simultanee di CPU a condizione che siano in grado di utilizzare il dado a diffondere la logica conseguenza. Alcuni usi di FPGA sono: Video transcodifica (ad esempio, la decodifica video HD nei televisori), così come varie schede di acquisizione dati fissi di struttura dei dati di analisi (Regex parsing) di simulazione del sistema discreta (per esempio, simulare il risultato di un gioco di carte) Un sacco di adeguatamente incorporato applicazioni come ad esempio nel settore aerospaziale o la ricerca scientifica Il problema con FPGA per quant utilizza è che la sua non è così buono per i calcoli in virgola mobile, tanto più che le CPU ordinarie sono già ottimizzate per quella con le cose come SIMD. Tuttavia, per qualsiasi cosa a punto fisso o strutture di dati di dimensione fissa, progettazione FPGA consente di configurare il dispositivo per fare un sacco di trasformazione, allo stesso tempo. Alcune cose fatte in commercio utilizzano FPGA per i gestori di alimentazione (analisi direttamente dal flusso di rete), così come la costruzione di alcune parti della struttura commerciale (ad esempio, ordini) in hardware in modo da essere in grado di affrontare la rapida evoluzione struttura dati senza caricamento della CPU. FPGA mirano principalmente per affrontare il problema del trattamento dei dati in modo rapido senza pagare i costi di propagazione. Ciò è particolarmente in contrasto con dispositivi come GPGPU (o qualsiasi scheda PCI-dimora, come Xeon Phi) che pagano le sanzioni prestazioni per ottenere i dati tofrom il dispositivo. Detto questo, le opzioni DMA stanno migliorando in questo senso, anche. FPGA sono davvero niente di più che gli stessi blocchi logici ripetute più e più volte durante il silicio, con gli switch configurabili per collegare i blocchi logici insieme. Questo rende FPGA molto buona - e veloce - a trattare con problemi ripetitivi che possono essere descritte in un circuito hardware che non cambia durante il funzionamento. E si può avere letteralmente migliaia o decine di migliaia di questi circuiti, tutti operanti in parallelo allo stesso tempo, in un FPGA. CPU invece si basano sul ALU, che carica istruzioni, carica i dati, opera sui dati, forse memorizza i risultati, e poi fa tutto da capo. CPU quindi sono molto buone - e veloce - a trattare con i problemi che sono in continua evoluzione - sia in termini di dimensioni e di portata e al passaggio tra i diversi compiti. Oggi CPU o nucleo dovranno decine a centinaia di ALU con pipeline parallele per dati e istruzioni, che li rende molto veloce a problemi complessi che possono essere elaborate in parallelo. Questi disegni fanno FPGA più veloce a problemi più semplici che possono essere attaccati con una vasta architettura parallela - come la condensa verso il basso più feed di dati in meno di micro-secondo, filo-filo, o innescando un pre-calcolata acquistare, vendere o annullare su un prezzo che corrisponde a un modello particolare. Le CPU sono più veloci a problemi più complessi che richiedono meno il parallelismo, come ad esempio il calcolo del paniere di acquisti, vende e cancella necessario per mantenere un portafoglio aggiustato per il rischio o l'integrazione di una serie di prezzo e di notizie fonti di varia età e la qualità in indicatori di trading utilizzate dai i commercianti e la gestione di decidere quali aggiustamenti faranno al sistema commerciale. Dove FPGA sono utilizzati in HFT dipende molto l'architettura del negozio particolare. Essi sono i più utilizzati eseguendo semplici, ripetitivi compiti ampi e li esegue rapidamente. Le CPU sono un coltellino svizzero che può fare più nulla, soprattutto quando le esigenze cambiano e le dimensioni del problema non sono pienamente compresi in via preliminare. risposto 11 marzo 14 alle 17:10 La tua domanda fa davvero non ha molto senso. E 'come chiedere quanto del cablaggio in infrastrutture di negoziazione si avvale fibra ottica e quanto di esso utilizza il rame. La migliore risposta che possiamo dare a voi è che un FPGA non è una bacchetta magica. Si tratta di una interpretazione non corretta di carta bianca Ciscos. Theres molto poco sovrapposizione tra i casi d'uso di switching fabric e quelli di un FPGA. quale parte dei sistemi HFT sono per lo più implementati su FPGA oggi Attualmente, gli FPGA sono spesso utilizzati nelle nostre stampanti e TV set-top box. Risposi 9 marzo 14 alle 21:55 voglio sottolineare il Digital Signal Processing (DSP) bloccare con ALU. Di oggi FPGA hanno centinaia di blocchi programmabili DSP i molto più grandi avere migliaia. Ora, improvvisamente, si dispone di migliaia di piccoli processori a vostra disposizione, tutti in grado di eseguire calcoli in parallelo. Questo è di gran lunga al di sopra di parallelismo fornito dal Xeon Phi o GPU. Infatti, se stai facendo modellazione opzioni di prezzo o di modellazione del rischio stocastico su FPGA, è possibile ottenere aumento di più di 100 volte in termini di prestazioni rispetto alle ultime GPU e ancora di più rispetto alle ultime CPU. Insieme con i blocchi DSP, l'altro fattore importante in questo aumento di prestazioni è la memoria cache. FPGA è dotato di RAM distribuita che è estremamente veloce, consentendo la larghezza di banda di 100TBs da raggiungere a livello di unità di elaborazione. L'utilizzo di oggi FPGA per algo strategie dà grandi e massicciamente concomitante di risorse di calcolo che è in grado di dare da 100 a 1000 volte maggiore in termini di prestazioni rispetto alle GPU o CPU. L'avvertenza principale è che si dovrebbe avere per diventare esperti in forma scritta in Verilog o VHDL :) Sanjay Shah CTO Nanospeed risposto 5 Agosto 14 at 18:05 Una varietà di processori potenti, many-core stanno cominciando a farsi strada nel l'hardware spazio di accelerazione che è stato precedentemente completamente di proprietà di FPGA. Aziende come Tilera, Adapteva, e coerente Logix prevedono tutti questi processori qui negli Stati Uniti, con Enyx dalla Francia anche fare incursioni. La vera misura di efficacia di questi processori massicciamente paralleli risiede nella maturità dei loro strumenti software. Quello in cui l'utente potenziale dovrebbe concentrarsi la loro attenzione. Nessuno vuole programmare o decine di debug o centinaia di core utilizzando tecniche manuali. Naturalmente, va da sé che la larghezza di banda IO è importante. Nella mia esperienza personale in questo spazio Im vedendo l'adozione di processori cliente coerente Logix come co-processori o acceleratori hardware per l'accelerazione algo C-lingua. Godendo il ciclo di progettazione rapida di un ambiente basato C, i programmatori algo possono modificare il codice per il loro contenuto cuori e non preoccuparsi di costoso e richiede tempo HDL intensivo di codifica per FPGA. Il partizionamento ottimale è quella di avere FPGA fare quello che sanno fare meglio - fissa le operazioni ripetitive - e hanno processori many-core fanno quello che sanno fare meglio: accelerare gli sviluppatori algo produttività e la velocità di esecuzione. John Irza, Business Development Manager, Coherent Logix, Inc. risposto 6 agosto 14 alle 00:42 Quasi tutti i negozi HFT utilizzare l'architettura FPGA. Questi dispositivi devono essere sostituite frequentemente come la fretta sono superato dai più recenti miglioramenti nella velocità, condutture, il parallelismo, ecc A meno che non si è pronti ad investire 2M un anno, a capire un'altra strategia. Sacco di ragazzi che fanno mosse quotidiane di prezzo con carta e penna stanno facendo miliardi a Omaha, NB. risposto 28 Luglio 16 in 10:31 tua risposta 2017 Stack Exchange, IncShare Questo quadro pagina accelera lo sviluppo di applicazioni di sistemi finanziari ultra-bassa latenza. Dal momento che l'avvento del commercio elettronico, una gara per la velocità ha seguì per costruire le piattaforme di trading più veloci e più intelligenti. Il tempo di risposta è diminuito da secondi, in millisecondi, per microsecondi. L'unità per microsecondo e sub-microsecondi tempo di risposta non è semplicemente possibile con il software tradizionale o semplici architetture hardware, un fatto che sta spingendo l'adozione della tecnologia Field Programmable Gate Array (FPGA) nei sistemi ultralow latenza. Per ridurre il rischio di sviluppo di linguaggio di descrizione hardware codice (HDL) in modo nativo su una scheda Ethernet FPGA, mentre anche riducendo drasticamente i tempi di sviluppo, AdvancedIO ha sperimentato l'uso di quadri FPGA per il 10-Gigabit Ethernet (10GE) comunicazioni. Il set di strumenti framework di sviluppo AdvancedIO expressXG fornisce l'infrastruttura necessaria per garantire una rapida implementazione di servizi finanziari e permette la portabilità senza soluzione di continuità per l'ultima generazione di schede FPGA. - Rafeh Hulays, PhD, Vice Presidente, Business Development, AdvancedIO Systems Inc. InformationFPGAs aggiuntivi in ​​alta frequenza Trading Ora ogni uomo e il suo cane sono negoziazione con FPGA e il bordo smussato è ora come un cucchiaio. Ma piuttosto che un tempo per andare via il tempo it8217s di cambiare tattica. Here8217s quello che si dovrebbe fare ora: 1. smettere di competere negli utili corsa agli armamenti per essere stato il primo al gioco sono finiti. Hardware avanzerà più velocemente di quanto si possa sviluppare strategie per l'esecuzione su di esso. Don8217t competere nella corsa agli armamenti a meno che non si può comprare fuori Xilinx o Altera. 2. smettere di concentrarsi sulla velocità di esecuzione Cercando di ottenere il vostro ordine più velocemente di chiunque altro è un gioco affollato. Trova le strategie intelligenti, piuttosto che strategie veloci e stupido. Utilizzare FPGA per quello che sono bravi a: numero parallela veloce scricchiolio. Focus su dati di mercato di elaborazione per trovare opportunità commerciali, non su scricchiolio protocolli per salvare 2 microsecondi. 3. Sfruttare l'hardware esistente Don8217t sprecare il tuo tempo a sviluppare il proprio hardware personalizzato. Il tipo di hardware utilizzato nel trading ad alta frequenza costa troppo denaro per sviluppare e comporta troppi rischi (ironicamente). Ma il problema principale è il lead time di sviluppo che significa che per il momento è possibile barattare su di esso si può comprare qualcos'altro che è meno costoso e più veloce. 4. Utilizzare più dati Le prossime profitti verranno da piattaforme di trading FPGA che elaborano i flussi di dati provenienti da tutto il mondo e tutto. Riunire i dati da una moltitudine di fonti che non sono ancora essere guardato e trovare i intercorrelazioni che possono essere sfruttate solo dalla velocità di un FPGA. Jeff è appassionato di FPGA, SoC e calcolo ad alte prestazioni, ed è stato iscritto Developer blog FPGA dal 2008. Come il proprietario di Opsero. egli conduce una piccola squadra di FPGA all-stars che forniscono start-up e aziende di tecnologia con capacità di progettazione FPGA che possono chiamare in caso di necessità.