关键路径上 GPU 不是主角：微秒级要求下，调度与传输开销就吃掉优势。
结论：下单/撮合/风控的关键路径通常是CPU 高频 + 内核旁路 + FPGA/智能网卡；GPU 适合放在旁路（事后风控、批量定价、模型推理）。
把低延迟需求硬塞给 GPU，常见结果是「花大钱没效果」。
链路是「行情接入 → 解析与特征 → 策略决策 → 下单 → 风控」。GPU 在解析加速（部分方案）与旁路计算；关键决策链仍是 CPU。
第二段是研究侧：离线训练、批量回测、模型推理更适合 GPU，与研究平台共用一套算力更划算。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 行情解析 | CPU/FPGA 为主 | — | 网卡、内核旁路 | GPU 仅部分方案参与 |
| 策略决策 | CPU 单核 | — | 高频 CPU、缓存 | 关键路径 |
| 旁路风控/事后分析 | 算力 | FP32 | 算力、显存 | GPU 适合 |
| 模型训练与批量定价 | 算力 + 显存 | FP64/FP32 | 显存、算力 | 研究平台 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，旁路批量定价与模型训练。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，研究平台与推理。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，共享研究节点。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，开发与小规模回测。 |
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关键路径不建议。微秒级要求下 GPU 的调度与数据搬运开销过大；GPU 更适合旁路计算与研究侧。
模型训练、批量定价、蒙特卡洛、因子计算与事后风控，这些都是吞吐型负载。
P99/P999 延迟与抖动，而不是平均延迟。平均值好看但尾部抖动会直接造成滑点。
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