高频交易使用 FPGA 到底速度能提升多少？

使用盛立软件这样的平台，会有速度提升吗。相对交易所方面引起的波动，提升有意义吗？

屠睿 · 2018-10-15 23:54:37

美国这边的话，速度可以到几百nano seconds的tick to trade延迟。但是这个是策略发生在fpga上的情况，也就是所有都发生在卡上的情况。
如果没有把交易代码写在卡上，而是卡里分析数据包或是继续build book，再利用进程通信交给写在cpu上的策略来执行，再发回订单交给fpga发出（也有可能是在卡上预先deploy好的object）。这种情况本质上不一定比网卡弄快。
fpga的大问题是资源有限。也就是说能部署在卡上的memory是有限制的。对于这种快速简单的策略往往需要同时监控许多价格目标，这样就与有限的资源矛盾。
现在也有一种方法是在fpga卡上就有微处理器，可以直接通过level 2cache 进行交流，这种的好处是可以在上面编写c语言，这样不用专门的fpga工程师，同时本地化的结构又保障了速度。而最大的优点是，可以直接操作系统内存，这样就突破了资源的限制。
我不会fpga编程，处理过一个实用第三方fpga的项目，感觉第三方只有上述最后一种solution才有价值。而且fpga的精髓是parallel processing. 要是没有专门的经验很难发挥优势。
如果有哪里说的不对希望指正

匿名用户 · 2018-10-15 23:54:38

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Leo Lei · 2018-10-15 23:54:39

根据我的研究，FPGA应用在HFT上有这几种场景：
1. 片内算法交易
用COM口直接连接交易系统的主机，这个据说是最理想的状态，我只是道听途说，不过既然没有网络延迟想必肯定快，但是成本和监管怎么实现我就不知道了

2. 路由上的硬件交易算法
这个我在研究，FPGA主要实现三个功能：UDP加解包，交易指令生成和传输，向后端CPU传交易结果
目前是用raspberry和Logi Pi实现了一个POC，效果...反正比单Raspberry好多了，不过COM口往回传数据是个问题，Logi板子的内置存储芯片还是不够大
实际应用我更希望能有类似于MPI的协议让几个FPGA片共享内存，或者EE大神有类似的硬件解决方案？我这块很弱...我搞软件的...
这个和别的解决方案，比如CUDA什么的相比，其实真正快是快在免了数据从网卡缓存到内存再到CPU寄存器这个过程，而且这个过程似乎和操作系统相关，由于我暂时没有时间研究这个所以只比较了Windows10和Arch，Arch快一些
我测速的方法是把FPGA板子得到信号的时间当作网卡缓存拿到数据的时间，系统打印时间当作最后CPU拿到数据的时间，理论上还算准...当然希望有更专业的人来提供个解决方案

3.纯FPGA算法
这个我也只是听说过，据说有人用那个FPGA云在做测试？有没有懂这个的告诉我一下这个方案是怎么利用"云"这个概念的，内存共享是CPU片间还是FPGA片间

路有所思 · 2018-10-15 23:54:40

很多人手动交易照样赚很多钱。
提升是否有意义取决于你的交易策略是否需要这样的速度，就是这么简单。

路径积分 · 2018-10-15 23:54:41

和策略以及交易所有关。比如CME自己本身应用了大量fpga来实现严格的fifo排序，这种情况下fpga当然是决定性的。

Wilson · 2018-10-15 23:54:43

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匿名用户 · 2018-10-15 23:54:44

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杨兵 · 2018-10-15 23:54:45

纳秒级别。交易延时主要包括两个方面，网络延时和系统延时，网络延时是大头。拉专线，选机房，网络优化等手段解决的是网络延时。在网络延时相同的情况下，FPGA来解决系统延时。我的建议是先解决网络的问题，再来想FPGA

siva · 2018-10-15 23:54:46

算法的硬核化还是有很大意义的，虽然目前的瓶颈是在计算平台以外的环境，但总归提前练好内功是个有备无患的事儿。优质的外部环境说白了就是个花钱和等交易所成长的事儿，优质的内部架构就是个要修炼的事儿了。这一点上：
1.硬件技术替代软件架构去追求低延迟思路毫无问题.
2.FPGA最大优势简单说是三个字：“串转并”。所以应用思路是：处理高并发事件；数据的编码解析，如果接口进一步开放的话，实现彻底的网进网出；要求特别苛刻的风控场景。
3.逻辑灵活：片内的逻辑可方便的重新编译烧写。

4.可靠性：逻辑可做三模冗余。

万丈高楼平地起，个人的“硬核系统”目前还在建设中，盼交流。

高频交易使用 FPGA 到底速度能提升多少？

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