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NVIDIA 專家做客“技術(shù)圓桌派”,詳解 AI 賦能量化金融

NVIDIA英偉達(dá) ? 來源:未知 ? 2023-05-24 06:05 ? 次閱讀

大語言模型(LLMs)和生成式 AI 正在推動 AI 技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合。量化金融領(lǐng)域涉及到海量數(shù)據(jù)和模型計算,這些計算對性能有較大的要求,同時對數(shù)據(jù)處理實時性的要求也很高。因此,如何加速處理大數(shù)據(jù),加速模型的訓(xùn)練和推理優(yōu)化等在量化投研場景中非常重要。

NVIDIA GPU 加速的解決方案能夠助力量化金融加速邁入高算力大模型時代。在日前舉辦的“技術(shù)圓桌派”第二期精英人才閉門會上,NVIDIA 中國區(qū)金融行業(yè)工程及解決方案經(jīng)理史永明NVIDIA 中國區(qū)金融行業(yè)解決方案架構(gòu)師趙凡作為特邀嘉賓,針對量化領(lǐng)域經(jīng)常遇到的海量數(shù)據(jù)處理;面對時序指標(biāo)的預(yù)測如何一氣呵成地完成數(shù)據(jù)集引入、準(zhǔn)確率比較、推理優(yōu)化及部署等一系列工作;讓模型實現(xiàn)最優(yōu)的推理速度和資源占用;大語言模型訓(xùn)練的解決方案和最佳實踐等問題做了深度剖析和解答。

在演講中,NVIDIA 中國區(qū)金融行業(yè)工程及解決方案經(jīng)理史永明表示,當(dāng)前大模型出現(xiàn)了能力涌現(xiàn)。大模型已經(jīng)具備了一定的通用人工智能的能力,初步形成語言理解能力,可以很好地處理眾多語言任務(wù)及相關(guān)其他任務(wù)??梢宰屇P蛷暮A康臄?shù)據(jù)中,提取出最能夠刻畫行業(yè)當(dāng)前邏輯,或?qū)ふ疑鲜?a target="_blank">公司表現(xiàn)的蛛絲馬跡,NVIDIA 的 GPU 計算平臺能夠為大模型的訓(xùn)練提供更強(qiáng)算力。

圍繞 NVIDIA 在量化金融方面的實踐,NVIDIA 中國區(qū)金融行業(yè)解決方案架構(gòu)師趙凡做了深入解讀。他強(qiáng)調(diào),量化交易需要處理海量數(shù)據(jù),而 GPU 在大數(shù)據(jù)處理方面有著明顯的效率優(yōu)勢,將在未來量化數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮重要作用。GPU 以及基于 GPU 的金融行業(yè)解決方案,能夠為量化投資贏得先發(fā)優(yōu)勢。

此外,在量化金融領(lǐng)域,時序預(yù)測是個永恒的核心課題,每 0.1%的預(yù)測精度提升都可能會帶來巨大的收益,因此有必要使用業(yè)內(nèi)最先進(jìn)的 AI 預(yù)測模型來裝備量化分析的工具箱。以 NVIDIA 最新推出的 NVIDIA 時間序列預(yù)測平臺(TSPP)為例,這是一個設(shè)計用于輕松比較和實驗預(yù)測模型、時間序列數(shù)據(jù)集和其他配置的任意組合的工具。作為一個端到端的框架,TSPP 使用戶能夠訓(xùn)練、調(diào)整和部署時間序列模型。TSPP 默認(rèn)支持 NVIDIA 優(yōu)化版的時間融合 Transformer(TFT)模型,除此之外還支持 XGBoost 模型,AutoARIMA 及 LSTM 模型。在 TSPP 中,TFT 訓(xùn)練可以使用多 GPU 訓(xùn)練、自動混合精度和指數(shù)移動權(quán)重平均來加速。

這個模型可以進(jìn)行數(shù)據(jù)并行的訓(xùn)練。下圖是一個吞吐量的測試,藍(lán)色的數(shù)據(jù)是在 CPU 上面測的,綠色的數(shù)據(jù)是 NVIDIA 在 A100 GPU 上進(jìn)行的一個測試。測試顯示,這個模型可以在 A100 上以極大的吞吐量去進(jìn)行推理。這樣的好處就是可以同時推理多種不同的股票,或是相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),從而預(yù)測未來的走勢。

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在推理的時延方面,如下圖所示,綠色的幾乎看不見的是 GPU 上面的推理時延,藍(lán)色的柱狀圖是 CPU 上面的推理時延。事實證明,GPU 的推理時延在較大批量的情況下,基本上是個位數(shù),幾毫秒的延遲,可以滿足交易實時性的需求。

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NVIDIA 兩位專家的演講獲得了聽眾的認(rèn)同。北京大學(xué)金融學(xué)&理論物理專業(yè)的一位同學(xué)表示:“通過 NVIDIA 的外部嘉賓的分享了解到了工業(yè)界在大數(shù)據(jù)處理加速方面的前沿應(yīng)用,這是在學(xué)校里難以接觸到的寶貴知識”。來自清華大學(xué)軟件工程專業(yè)的一位博士研究生也表示:“NVIDIA 如何用 GPU 加速大數(shù)據(jù)處理讓我了解到了幾個新的針對大數(shù)據(jù)的高性能計算庫,后續(xù)我也準(zhǔn)備在自己的科研中嘗試使用這些庫來加速自己的數(shù)據(jù)處理代碼”

事實上,AI 對金融業(yè)的積極影響還將釋放。根據(jù) NVIDIA 發(fā)布的《2023 年金融業(yè)最關(guān)注的 4 大 AI 方向》,AI 正在對金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生可以量化的影響。近一半的受訪者表示,AI 將幫助他們的企業(yè)機(jī)構(gòu)增加至少 10%的年收入。超過三分之一的人表示,AI 每年還將幫助其減少至少 10%的成本。而隨著生成式 AI 的出現(xiàn),金融業(yè)或?qū)闹惺芤娓唷?/p>

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