由一个存储集群和一个计算集群组成的服务器

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描述

该服务器是由一个存储集群和一个计算集群组成。存储集群提供4.1Tbps读写带宽以及1.2PB容量。计算集群搭载1100张高端显卡,每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算,相当于4万台个人电脑算力。

机器学习

在全球著名对冲基金Two Sigma的主页上,公司介绍中写到,只有基于数据的、不断优化迭代的科学方法才是最好投资方式。他们使用42 PB(1PB=1000TB,1TB=1000GB)数据用于投资模型,涵盖了10000个以上的数据源,并使用33万个CPU以上的集群处理数据。

数字化时代,基于传统统计、计量的方法已无法处理如此大的数据量。而机器学习、深度学习的优势随着大数据、计算机处理能力的飞速发展逐渐展现出来。

数据驱动的量化策略,是指通过相关数据,直接识别金融市场的模式或规律,寻找投资机会,这一直是对冲基金主流的策略模式之一。在数字化时代,这类策略将越来越得到重视,而机器学习自然是这类策略主要的技术与方法之一。

为什么「顶级量化对冲基金们」要自建人工智能平台?

全球每年数据增长表

数据近几十年都一直在指数级增长, 当5G全面普及,物联网中各样设备接入互联网,每年产生的数据还将几何式爆炸增长。

IDC预计,到2025年全球数据每年将达到163ZB。

随着石油的价格一降再降,将数据比作世界上最有价值的资源,已然没有任何疑问。

数据将使我们有机会改进我们的决策,在经济、社会中的作用将更加举足轻重。越来越多的公司使用这些数据用于企业自身决策,并为他们的客户提供更好的服务。那些能够充分利用数据为用户服务,解决问题的企业将会在新的竞争中脱颖而出。

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