يقوم علماء أكسفورد بتطوير محاكاة كتاب أوامر الحد المتسارع بواسطة GPU لتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التداول

توفر البنية الفريدة تسريعًا أسرع بما يصل إلى 7x من طرق التدريب التقليدية.

أخبار انضم الينا على الشبكات الاجتماعية

قام فريق بحث متعدد التخصصات في جامعة أكسفورد مؤخرًا بتطوير جهاز محاكاة لكتاب الطلب المحدود (LOB) المعتمد على وحدة معالجة الرسومات والذي يسمى JAX-LOB، وهو الأول من نوعه.

JAX هي أداة تدريب عالية الأداء على أنظمة التعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Google. وفي سياق محاكاة LOB، فإنه يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي (AI) بالتدريب مباشرة على البيانات المالية.

ابتكر فريق بحث أكسفورد طريقة جديدة لاستخدام JAX لتشغيل محاكي LOB باستخدام وحدات معالجة الرسومات فقط. تقليديًا، يتم تشغيل عمليات محاكاة LOB باستخدام وحدات معالجة الكمبيوتر (CPUs). من خلال تشغيلها مباشرة على سلسلة GPU، حيث يتم التدريب الحديث على الذكاء الاصطناعي، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تخطي العديد من خطوات الاتصال. ووفقاً للورقة البحثية المطبوعة مسبقاً لفريق أكسفورد، فإن هذا يعطي زيادة في السرعة تصل إلى 7 مرات.

<الشكل>الاستخدام أعطى JAX-LOB للباحثين تحسنًا كبيرًا على وحدات المعالجة المركزية. المصدر: فراي وآخرون، 2023

تعد ديناميكية LOB من بين أكثر جوانب التمويل التي تمت دراستها علميًا. في سوق الأوراق المالية، على سبيل المثال، تسمح LOBs للمتداولين بدوام كامل بالحفاظ على السيولة طوال الجلسات اليومية. وفي عالم العملات المشفرة، يتم تبني LOBs على كل المستويات تقريبًا من قبل المستثمرين المحترفين.

ذات صلة: دور دفاتر أوامر الحد المركزي في التمويل اللامركزي

يعد تدريب نظام الذكاء الاصطناعي لفهم ديناميكيات قطاعات الأعمال مهمة صعبة وتتطلب بيانات مكثفة، ونظرًا لطبيعة السوق المالية وتعقيدها، فإنها تعتمد على عمليات المحاكاة. وكلما كانت عمليات المحاكاة أكثر دقة وقوة، كلما كانت النماذج أكثر كفاءة وفائدة...