AI策略在天勤量化中运行时,如何平衡计算资源消耗与策略响应速度?
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AI 策略在天勤量化中运行时,如何平衡计算资源消耗与策略响应速度?

叩富问财 浏览:262 人 分享分享

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天勤量化通过三项机制,完美平衡 AI 策略的计算资源消耗与响应速度。一是模型轻量化部署,支持将 AI 模型(如深度学习模型)压缩为天勤兼容的轻量版本(如裁剪冗余神经元、量化权重),在精度损失<5% 的前提下,计算资源消耗减少 60%,某 LSTM 策略经压缩后,响应速度从 200 毫秒提升至 50 毫秒。二是计算任务调度,天勤的 “资源智能分配模块” 将 AI 策略的计算任务分为实时(如信号生成)和非实时(如模型训练),实时任务优先占用 CPU/GPU 资源,非实时任务在夜间或行情清淡时执行,避免交易时段资源拥堵,某组合的 AI 策略通过调度,资源利用率提升 45%。三是边缘计算支持,天勤量化可将部分 AI 推理任务部署在本地边缘节点(如用户终端),减少云端传输延迟,同时限制单策略的资源占用上限(如 CPU 使用率不超过 20%),确保多策略并行时的响应速度,某高频 AI 策略通过边缘计算,单笔信号生成延迟控制在 10 毫秒内。

发布于2025-8-14 12:31 拉萨

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