Die Universität Oxford entwickelt einen GPU-beschleunigten LOB-Simulator zur KI-Schulung.
Summary:
Forscher der Universität Oxford haben JAX-LOB entwickelt, einen GPU-beschleunigten Limit Order Book (LOB) Simulator, der Googles leistungsstarkes maschinelles Lernwerkzeug JAX nutzt. Durch die Ausführung von LOB-Simulationen auf GPUs anstatt auf herkömmlichen CPUs erleben die KI-Modelle, die auf Finanzdaten trainiert sind, signifikante Geschwindigkeitssteigerungen, was potenzielle Vorteile für KI- und Fintech-Anwendungen bietet. Dieser bahnbrechende Ansatz könnte einen positiven Einfluss auf die Genauigkeit und Effizienz bei der Modellierung der LOB-Dynamik haben, was zu besseren Finanzdienstleistungen und verbesserten Vorhersagen zur Stabilität führen könnte.
Die University of Oxford hat einen bahnbrechenden Limit Order Book (LOB) Simulator namens JAX-LOB vorgestellt, der GPU-Beschleunigung verwendet und der erste seiner Art ist. JAX, entwickelt von Google, ist ein leistungsstarkes maschinelles Lernwerkzeug, mit dem KI-Modelle direkt auf Finanzdaten trainiert werden können. Die Oxford-Forscher haben einen einzigartigen Ansatz entwickelt, um es JAX zu ermöglichen, LOB-Simulationen ausschließlich auf GPUs auszuführen, was sich von der traditionellen Verwendung von CPUs unterscheidet. Durch die Nutzung von GPU-Ketten, die häufig für das KI-Training verwendet werden, können KI-Modelle mehrere Kommunikationsschritte umgehen, was zu einer Geschwindigkeitssteigerung von bis zu 7-fach führt, wie im Forschungspapier des Teams angegeben. Diese Innovation hat das Potenzial, die Bereiche KI und Fintech nachhaltig zu beeinflussen und möglicherweise neue Möglichkeiten für Finanzunternehmen bereitzustellen sowie Regierungen bei der Vorhersage der Auswirkungen von Finanzregulierungen zu unterstützen. Obwohl JAX-LOB noch relativ neu ist und weitere Untersuchungen erfordert, sehen Experten wie Jack Clark von Anthropic sein Potenzial als Werkzeug, das von zukünftigen leistungsstarken KI-Systemen zur Durchführung von Finanzexperimenten genutzt werden kann.
Published At
9/5/2023 8:19:42 PM
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