基于FPGA微秒级实时金融指数行情计算.doc
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1、基于FPGA微秒级实时金融指数行情计算中国金融市场已经是全球最大的金融市场之一,随着市场规模的不断扩大,金融市场的功能发挥日益明显,服务相关产业和国民经济的能力不断提高。金融交易系统(例如股票交易系统)具有交易时间相对集中、交易指令和数据密集的特点,对交易系统处理速度具有很高的要求。近年来,资本市场的快速发展和算法交易技术(尤其是高频交易)在全世界范围内的应用,使得交易所在低交易延时领域面临着巨大的技术挑战。交易所对于交易系统延时测量监控需求也越来越迫切,同时对于大规模数据密集型计算的实时性要求也越来越高。对于交易系统及环节的高精度延时测量,达到近实时的分析性能基本可以准确快速的监测股票交易系
2、统性能和状态,但对于大规模实时交易数据分析,则需要达到更快的处理速度,实时性要求更高,直接关系到交易系统的服务质量(QoS)。传统的软件技术或以软件为核心的软硬件加速技术难以满足微秒级实时分析和实时响应的要求,采用FPGA专用硬件结构实现大规模数据密集型计算的并行加速称为提高交易系统服务质量的迫切需求。针对金融网络数据处理的技术研究而言,国外已经预言或实现了很多相关硬件加速和并行计算的FPGA实现,其中Altera公司2008年面向蒙特卡罗算法(QMC)的FPGA加速模型建立,对价格衍生证券的实时精确估计判断做出了很大的促进作用。此外,2009年英国帝国理工学院和英国金融加速解决方案供应商Ce
3、loxica合作,提出实现了一种叫“低延迟交易数据反馈计算模型”。针对现在越来越大的交易市场的变化数据(甚至超过gigabit),他们为投资者提供了网络传输数据分析的FPGA加速处理方案,利用FGPA的可配置特点,可选择地实现对交易数据的压缩,过滤,筛选。其性能优越,每秒最多处理高达3.5M条信息,处理延迟也控制在微秒量级上。不但激活了投资者的投资热情,同时也极大促进了金融市场流动性。基于FPGA的硬件以太网协议跨层解析在数据分析获取过程中,以太网的协议解析占据了很大的时间比例。如果采用一般的软件解包方法,时间一般延迟包括每一网络层的解包时间和中间数据的传输时间,时间延迟可达毫秒级甚至更高。考
4、虑到降低整个系统的数据传输延迟,进而提升处理性能,提出以下两种解决方案。使用FPGA集成的可配置IP核。FPGA的IP核基于硬件原理实现,在数据传输延迟和网络数据解包能力上都大大优于传统的软件处理过程,而且极大缩短了开发周期,其可靠性,可配置性,通用性都相当出色。适合在项目的中前期作为数据输入的模拟测试。但是具体面向此项目IP核也会有自身的冗余,在MAC层不能进行自定义的协议解析,总的延迟大约在几十微秒至几百微秒。针对本应用设计基于跨层解析的以太网数据分析模型。由于套利计算的数据源的包格式固定,封装简单,而且属于旁路数据,完全可以自行设计针对本应用的专用数据解析功能部分,方案优势和创新点在于在
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