提供极速、稳定、低时延的量化回测算力
量化金融可广泛应用于因子挖掘、策略回测、AI量化建模、高频交易等投研前沿领域，是一套对算力密度与时延要求都极为苛刻的系统，其中涵盖GPU算力集群、高性能CPU回测集群、全闪存储系统、低延迟网络、集群管理软件与作业调度平台，通过软硬件协同调优，充分释放量化投研系统的整体效能。
基于最新 GPU、高主频 CPU 以及 400G RoCE 低延迟网络架构，搭配全闪存储与全通道内存，量化投研集群可将以往需要 3 天的行情回测压缩至 6 小时完成，回测性能整体提升 10 倍。
策略可先在本地算力集群上完成大规模历史数据回测与参数遍历，无需用真金白银在实盘中反复试错。与直接上实盘验证相比，回测集群能以更低成本、更快速度完成数百套策略的并行验证。
算力正在推动量化投研范式升级，从依赖人工经验的因子挖掘走向 AI 驱动的策略建模，是投研团队持续产出超额收益、在激烈市场竞争中赢得先机的重要驱动力。
GPU 与高性能 CPU 集群的并行计算能力和低延迟网络架构，是量化投研体系下的支撑平台与基础架构。
GPU 与高性能 CPU 集群的并行计算能力和低延迟网络架构，是量化投研体系下的支撑平台与基础架构。
从因子挖掘到 AI 策略建模，算力正在把量化投研从"经验驱动"推向"模型驱动"，帮助投研团队在激烈的市场竞争中赢得先机。
量化投研需要从海量行情、财务与另类数据中持续挖掘有效因子，因子计算与相关性检验高度依赖并行算力；高性能算力集群可支撑因子库的批量计算与筛选，帮助投研团队更快完成因子迭代。
策略在实盘上线前需经过大规模历史行情回测与参数遍历，原有 CPU 投研环境常受限于单线程性能不足与内存带宽瓶颈，回测周期过长；高性能 CPU 回测集群可将行情回测提速 10 倍，3 天的任务 6 小时即可完成。
AI 量化模型训练、因子挖掘与策略建模对算力要求极高，传统 CPU 集群的计算效率已无法满足业务需求；GPU 算力集群可提供稳定的训练与推理支撑，策略迭代周期缩短 70%，年度落地策略数量提升 3 倍。
高频策略对网络时延极为敏感，节点间通信时延直接决定策略的成交质量；采用 400G RoCE 低延迟网络架构，节点通信时延降低 70%，可支撑数百套策略同步并行验证。
算力不够导致回测周期长、试错成本高：一套参数跑不完，策略迭代就慢。所以方案重点是高算力密度、低时延与运行稳定。
GPU 算力集群、高性能 CPU 回测集群、全闪存储系统、低延迟网络、集群管理软件与作业调度平台，软硬件协同调优。
因子挖掘、策略回测、AI 量化建模与高频交易四类场景。
低时延网络与全闪存储是重点，具体时延指标取决于托管机房位置与链路方案，需按实际部署做实测评估，站内不夸大标称数值。
标准机型现货 1–2 天；集群与调优项目按规模排期，售前在 1 个工作小时内给配置与报价。
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