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　　在演算法交易領域的最新進展是導入一些更低延遲的解決方案，其中最佳的方式是使用FPGA搭建的客制硬體。這些FPGA硬體可說是硬編碼ASIC的極致性能和CPU的靈活度之間的橋梁，提供大量的資源且可加以配置，使其得以較軟體解決方案更大幅縮短往返交易延遲。

　　高性能運算對于許多應用至關重要。在其中一些最競爭的應用領域，開發人員經常能為其嵌入式系統問題找到解決方案。例如，高頻交易（HFT）是一種演算交易的形式，其交易量占美國證券交易量的絕大部份。高頻交易使用機器學習演算法處理市場資料、擬定策略，以及在幾微秒的時間內執行訂單。

　　為了獲得每次交易中哪怕只有幾分之一美分的利潤，高頻交易員以很高的交易量短期進出交易所。使用HFT演算法的系統持續監測價格波動情況，以利于調整短線交易策略。由于這是非常短期的交易策略，HFT企業無需耗費大量資本、累積頭寸或隔夜持有其投資組合。目前，高頻交易量占美國證券交易量的75%。

　　在21世紀初，HFT交易側重于優質的演算法和交易策略。現在，由于最普及的幾種系統僅存在幾秒的延遲，決勝的關鍵不再是速度，而是策略。到了2010年，由于演算法的進展已不足以獲得交易優勢，為了戰勝彼此，參與者開始縮短tick-to-trade的交易延遲，從而使交易時間縮短至數微秒。

　　在次毫秒級買賣交易訂單的刺激下，HFT平臺開始了一場競爭激烈的速度競賽，以便將市場資料的往返延遲縮短至微秒級。由于僅僅幾奈秒的差別往往帶來巨大的‘潛伏套利’競爭優勢（或稱為‘搶先交易’），交易企業一直在尋找更快的交易伺服器。

　　采用軟體途徑處理訂單

　　傳統上，HFT交易一向使用軟體工具。這些工具利用了高性能運算系統，能夠高效地執行復雜的交易策略（圖1）。這些系統中的作業系統核心控制對其CPU和記憶體資源的存取，而應用堆疊則負責處理所有的交易策略，由網路介面卡（NIC）連接系統至證券交易所。

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　　圖1：采用軟體途徑處理訂單的配置（來源：Cypress）

　　然而，這種配置存在交易延遲的缺點：

　　標準NIC并未專為處理TCP/IP和專用交易協定進行最佳化，而且無法板載處理市場資料饋送

　　主系統和乙太網路（Ethernet）卡之間的PCI Express匯流排會增加數微秒的延遲

　　核心OS原生的基于中斷途徑就會導致較長的延遲

　　這些解決方案基于共享記憶體資源的多核心處理器。在處理來自證券交易所的資料饋送時時，確定性延遲至關重要，存取共用記憶體絕不是一個最佳方式

　　在演算法交易領域的最新進展是導入了一些更低延遲的解決方案，其中最佳的方式是使用現場可程式邏輯閘陣列（FPGA）搭建的客制硬體。這些設備可說是硬編碼ASIC的極致性能和CPU靈活度之間的橋梁。透過FPGA提供大量的資源且可加以配置，使其得以較軟體解決方案更大幅縮短往返交易延遲。