经济观察网 记者 汪青 作为数字经济的核心生产力，算力正日益成为驱动经济社会数字化转型的新引擎，尤其是在推动金融行业数字化转型过程中更是扮演着重要角色。
“金融行业三大细分领域中，证券领域对算力和技术的要求最高。在交易环节，快速响应是量化交易最明显优势之一，通常分析和操作的响应速度能到秒级别，高频交易甚至以微秒计算。”超聚变金融业务部总经理张志强在6月8日接受记者采访时表示，因此证券领域投资业务会对算力基础技术提出更高的要求，而如何让算力更快、更可靠的深度聚焦落地场景也成为发展关键。
目前，量化科技已然成为赋能金融机构投资业务发展的新趋势。而随着量化私募基金公司数量快速增长，头部机构对量化科技的需求量也与日剧增。
张志强表示，目前量化交易规模已经在百亿级，不过参照国外发达市场量化类交易占比达到70%到80％，而国内市场仅占到20%以上，未来市场增长空间仍较大。
根据日前发布的《2023中国量化科技白皮书》显示，随着中国资本市场的不断进步和完善，在全面注册制稳步实施的背景下，量化市场迎来全新发展机遇。未来，在满足监管和合规要求的前提下，量化行业将协同推进数据、算力和算法的进一步发展，从而提高交易效率、稳定市场流动性、消除信息不对称、促进市场有效定价。
作为金融行业数字化转型的关键驱动力之一，算力基础技术如何更快、更可靠的赋能量化业务亦备受关注。张志强表示，在金融行业数字化转型过程中，算力是最关键的基础。尤其是在证券行业，对算力提出极高的要求。通过技术与算力赋能量化投资者、投资机构及自营资管部门，不仅能够降低市场波动，同时还能实现投资有效性。
“券商对科技技术的应用最为敏感，比如实时风控拦截判断需要微秒级反应，交易过程需要微秒级反应，策略分析需要高并发能力实时精准决策等等。而这背后考验的，是算力基础设施所提供的高性能、高可用性、高可靠性。”张志强认为，此类业务不仅需要提供低频多核的高性能CPU，以及更低时延技术，还需要结合软硬件协同优势。
在以芯片、智能和软件为代表的软硬件技术正成为金融业数字化转型的基础，新技术又如何突破算力瓶颈呢？
在张志强看来， “技术是支点，业务是落点”，超聚变与业界唯一全系列算力平台芯片企业英特尔紧密合作，充分发挥算力资源的潜力，利用全新架构的英特尔第四代至强可扩展处理器强大的内置加速器等功能，推出基于FPGA的低时延，高吞吐率的智能网卡（SmartNIC）和基础设施处理器（IPU）方案，同时在操作系统上进行优化，针对量化交易场景做大量简化，让方案更聚焦应用，呈现出高性能、低时延，以及高可靠性特点。
据了解，证券交易主要有交易/行情系统、数据平台系统和策略生成系统三大算力场景。基于此，超聚变联合卡方科技发布的ATX智能投资交易平台一体机，可支撑卡方全链路智能交易执行系统，基于卡方的金融理解力、AI算法力和超聚变的高性能算力底座，为券商提供低时延分布式智能算法平台，满足交易环节的多场景使用。
而在持续助力证券交易场景创新实践中，高性能、低时延和高可靠性则被屡次提及。
“金融机构对于性能、安全性等方面的要求高于其他行业。”张志强说。
实际上，随着企业在业务中开展的海量数据加工和处理，算力在支撑业务的同时也带来巨大的能耗。据预测，到2035年中国数据中心和5G总用电量将是2020年的2.5-3倍，占中国全社会用电量5-7%，其碳排放总量约占中国碳排放量的2-4%。
在算力能源消耗不断走高和双碳目标的挑战下，超聚变产品通过CPU调优、自研电源、节能算法、高效散热和高速互联等关键技术，实现了算力综合性能提升近12%，以及同等配置下节能8%。同时，具备智能内存故障自愈能力，系统宕机率降低66%。特有的AI硬盘故障预测技术，可提前7~30天对硬盘风险识别并上报，降低多盘同时故障率，减少90%问题定位人力，全面提升系统RAS特性。
而在降低时延方面，超聚变则基于自研的FusionOS操作系统和BIOS层优化，通过启用RDMA模式、BIOS参数调优、OS队列优化等多层级、多方面代码级改动，时延可以优化46%。
“当前只有采用特定型号的网卡才能满足场景需求，而特定型号的网卡又面临价格高且供应无法保障等问题。因此公司与申万宏源通过软硬结合，采用通用网卡启用 RDMA 技术，并对 OS 和BIOS 进行协同调优，达到交易场景所需的低时延要求，推动现有高频量化交易方案的低延时能力。” 张志强说。
在张志强看来，在技术提升外，也离不开与客户联合创新。基于合作共赢理念，超聚变持续构建公平透明的伙伴政策，让伙伴对合作可视、可预期。同时，凝聚全球技术优势，公司与行业伙伴合作主动消解金融业务痛点。超聚变与英特尔保持紧密合作，充分发挥算力资源的潜力，当前已与英特尔就下一代平台达成战略合作，深度协同双方资源优势，牢筑算力发展基石。展望未来，超聚变将携手合作伙伴，持续推出创新融合、值得信赖的算力基础设施与服务，聚力同行，共创算网新时代。
