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某金融學(xué)院高算平臺(tái)

金融大模型 量化策略
項(xiàng)目背景

項(xiàng)目背景 項(xiàng)目背景

某金融學(xué)院是依托某985大學(xué)創(chuàng)建的國(guó)際化金融學(xué)院,致力于建設(shè)世界級(jí)的金融庫和高端人才培養(yǎng)基地。隨著“金融科技(FinTech)”成為全球金融業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力,學(xué)院的研究范式正發(fā)生深刻變革。

研究團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行高頻交易策略分析、金融風(fēng)險(xiǎn)建模、資產(chǎn)定價(jià)以及最新的“金融大模型”訓(xùn)練時(shí),需要處理海量的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。這對(duì)底層的算力資源提出了極高的要求。然而,學(xué)院原有的計(jì)算資源面臨諸多挑戰(zhàn):硬件設(shè)備(CPU/GPU)分散在不同課題組,形成了“算力孤島”;傳統(tǒng)的高性能計(jì)算(HPC)系統(tǒng)操作復(fù)雜,依賴命令行,對(duì)于非計(jì)算機(jī)背景的金融學(xué)者來說門檻過高;且缺乏統(tǒng)一的資源調(diào)度與計(jì)費(fèi)機(jī)制,導(dǎo)致昂貴的算力資源或閑置浪費(fèi),或在高峰期嚴(yán)重不足。

為解決上述痛點(diǎn),金融學(xué)院引入了基于EaaS(Environment as a Service,環(huán)境即服務(wù))理念的高性能計(jì)算云平臺(tái),旨在打造一個(gè)集約、高效、易用的科研算力底座,加速金融科技創(chuàng)新。

客戶需求

客戶需求 客戶需求

  •  異構(gòu)資源統(tǒng)一管理: 需要一套軟件納管包括通用服務(wù)器、高性能GPU服務(wù)器(用于深度學(xué)習(xí))以及分布式存儲(chǔ)在內(nèi)的復(fù)雜硬件設(shè)施,打破物理邊界,實(shí)現(xiàn)資源的池化共享。
  • 降低科研使用門檻: 改變傳統(tǒng)“黑屏”命令行操作模式,為金融學(xué)教授和學(xué)生提供可視化、圖形化的交互界面,使其能專注于模型本身而非復(fù)雜的IT環(huán)境配置。
  •  多租戶與精準(zhǔn)計(jì)費(fèi): 能夠支持多團(tuán)隊(duì)、多項(xiàng)目并行開發(fā),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離安全;同時(shí)具備精細(xì)化的賬號(hào)管理與計(jì)費(fèi)功能,以便針對(duì)不同課題組的科研經(jīng)費(fèi)進(jìn)行成本核算。
  • 環(huán)境快速構(gòu)建: 針對(duì)不同的研究方向(如量化分析、深度學(xué)習(xí)),需要快速部署TensorFlow、PyTorch、Matlab等常用框架及依賴庫,實(shí)現(xiàn)“開箱即用”。


客戶收益

客戶收益 客戶收益

  • 科研效率大幅躍升:借助EaaS平臺(tái)的容器化技術(shù)與應(yīng)用商店,研究人員無需耗時(shí)數(shù)天搭建環(huán)境,僅需幾分鐘即可一鍵拉起包含所需算法庫的計(jì)算環(huán)境,科研準(zhǔn)備時(shí)間縮短了90%以上。平臺(tái)的高效調(diào)度算法支持大規(guī)模并發(fā)任務(wù),確保了金融大模型訓(xùn)練與蒙特卡洛模擬等高負(fù)載任務(wù)的流暢運(yùn)行,大幅減少了排隊(duì)等待時(shí)間。
  • 資源利用率顯著提高:實(shí)現(xiàn)了全院算力資源的統(tǒng)一調(diào)度,平臺(tái)支持靈活的資源分配策略,既能滿足日常教學(xué)的小規(guī)模計(jì)算,也能應(yīng)對(duì)重大課題攻關(guān)時(shí)的爆發(fā)式算力需求,極大避免了設(shè)備閑置造成的投資浪費(fèi)。
  • 管理成本與TCO降低: 統(tǒng)一的Web管理后臺(tái)讓IT運(yùn)維人員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控集群狀態(tài)、作業(yè)流與賬單,將運(yùn)維效率提升了數(shù)倍,大幅降低了人力維護(hù)成本。完善的報(bào)表與計(jì)費(fèi)系統(tǒng),讓學(xué)院能夠清晰掌握各課題組的資源消耗情況,為科研經(jīng)費(fèi)的合理規(guī)劃提供了數(shù)據(jù)支撐。
  •  賦能金融科技創(chuàng)新:該平臺(tái)成功支撐了學(xué)院在“金融大模型”、數(shù)字資產(chǎn)分析等前沿領(lǐng)域的探索,加速了高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文的產(chǎn)出與產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目的落地,進(jìn)一步鞏固了學(xué)院在亞洲乃至全球金融教育與研究領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

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