量化里 GPU 有两个岗位：批量计算（回测/定价/因子）和低延迟推理（另一码事）。
量化团队的 GPU 需求可以分成两类：批量计算型（历史回测、蒙特卡洛、因子批量计算、深度学习模型训练），特点是吞吐优先、允许几十毫秒到几小时；低延迟型（实盘信号、盘口处理），特点是微秒级、这时候主力往往是 CPU 高频 + FPGA/专用网卡，GPU 只能做旁路计算，不能进关键路径。
第二件事是精度。蒙特卡洛与定价模型的数值稳定性对 FP64 敏感（尤其路径数大、方差小时）；而深度学习因子挖掘用 FP16/BF16 就够。同一台机器上用同一种卡做两件事，往往一边浪费一边不够。
第三件事是合规与数据。行情与交易数据通常不能出内网，回测环境要能与生产隔离，同时保留审计痕迹。这也是量化团队偏好本地私有云、而不是公有云算力的原因。
| 阶段 | 要做出的决定 | 商红科技在这里提供什么 |
|---|---|---|
| ① 分清负载 | 哪些是批量计算、哪些是低延迟？各自占比多少？ | 分别给出配置：批量用 GPU 服务器，低延迟侧按 CPU/网络方案评估，不强行上 GPU |
| ② 精度与规模 | 定价要 FP64 吗？因子模型的参数量与数据量多大？ | 按精度选卡型：FP64 → 数据中心卡；FP16/BF16 训练 → 专业卡或消费卡 |
| ③ 数据与合规 | 行情与因子数据放哪？回测与实盘怎么隔离？ | 私有云 + 本地存储 + 备份容灾，回测环境与生产环境网络隔离 |
| ④ 交付与验收 | 回测速度基线、因子训练吞吐怎么定？ | 部署调优、基线报告、以及后续扩容与运维 |
量化客户我们一般配「一台 GPU 服务器 + 一台数据/回测服务器 + 集中存储」：GPU 侧用 NF5468M7 承担因子训练与批量定价，数据侧用 NF5280 系列跑回测与数据服务，存储按行情历史容量规划并做备份。
合规方面可做网络隔离与私有云部署，配套备份容灾；如果团队要自建小集群，我们也能做调度与配额。低延迟交易链路不在 GPU 侧，我们会按 CPU 高频与网络方案单独给建议，不做无意义的 GPU 堆料。
合规说明：我们提供的是整机平台、方案设计与交付服务；具体 GPU 型号以厂商中国区可售清单与贵司合规要求为准，受出口管制的型号不在常规供货范围。
看回测类型。向量化、参数扫掠、蒙特卡洛这类天然并行的计算，GPU 常有十倍级以上加速；事件驱动、逐笔撮合、强依赖 Python 逻辑的回测，GPU 收益有限，优化引擎比换卡更有效。
深度学习因子挖掘：24–48GB 的专业卡或消费卡即可；需要 FP64 的定价与风险计算：数据中心卡（A100/H100 级）。混在一起买常常两边都不划算。
关键路径（下单、风控、撮合）通常是 CPU 高频 + FPGA/专用网卡，微秒级要求下 GPU 的调度与传输开销不合适。GPU 更适合做旁路计算、离线训练与批量定价。
行情与交易数据一般要求内网闭环、回测环境与生产隔离、并保留审计痕迹。建议本地私有云部署，配套备份容灾与访问控制。
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