La University di Oxford sviluppa un simulatore di LOB con accelerazione GPU per l'addestramento di intelligenza artificiale.
Summary:
I ricercatori dell'Università di Oxford hanno sviluppato JAX-LOB, un simulatore di libro degli ordini a limite (LOB) accelerato da GPU, utilizzando lo strumento di machine learning ad alte prestazioni di Google, JAX. Eseguendo le simulazioni di LOB su GPU anziché sulle tradizionali CPU, i modelli di intelligenza artificiale addestrati sui dati finanziari ottengono significative velocità aumentate, offrendo potenziali vantaggi per le applicazioni di intelligenza artificiale e fintech. Questo approccio innovativo potrebbe avere un impatto positivo sull'accuratezza e l'efficienza nella modellizzazione della dinamica del LOB, consentendo servizi finanziari di migliore qualità e migliori previsioni di stabilità.
L'Università di Oxford ha presentato un innovativo simulatore di libri degli ordini a limitazione chiamato JAX-LOB, che utilizza l'accelerazione GPU ed è il primo nel suo genere. JAX, sviluppato da Google, è uno strumento di machine learning ad alte prestazioni che consente ai modelli di intelligenza artificiale di addestrarsi direttamente sui dati finanziari. I ricercatori di Oxford hanno ideato un approccio unico per consentire a JAX di eseguire simulazioni di libri degli ordini esclusivamente su GPU, un'alternativa all'uso tradizionale di CPU. Sfruttando le catene GPU, comunemente utilizzate per l'addestramento di intelligenza artificiale, i modelli di intelligenza artificiale possono evitare molteplici passaggi di comunicazione, ottenendo un aumento di velocità fino a 7 volte, come affermato nel documento di ricerca del team. Questa innovazione è destinata a avere un impatto significativo nei settori dell'intelligenza artificiale e fintech, offrendo potenzialmente nuove capacità alle aziende finanziarie e facilitando le previsioni governative sugli effetti delle normative finanziarie. Sebbene JAX-LOB sia ancora relativamente nuovo e richieda ulteriori approfondimenti, esperti come Jack Clark di Anthropic ne vedono il potenziale come strumento utilizzato dai futuri potenti sistemi di intelligenza artificiale per condurre esperimenti finanziari.
Published At
9/5/2023 8:19:42 PM
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