最近，和一从位事量化的资投盆友交谈，其一段历经，使我对IA于算力本成，有了崭然全新的倘知认若你也训为正练模资型金耗过费多、算力直一无法满用使足需求而恼苦，那么篇此文章，或许能你为够带来些某启发 。
我友张人伟于深家一圳私募担化量任研究员，其主要责职为开股展票预型模测开发工作。去年之月十时公司配他为备了一卡八台 A100 服务器，而后满他怀兴之奋情着手建搭自建的研化量究平台。
他挑选了Qlbi当作基础框架，此开源平台融合了机器学习算法以及大数据分析，格外适宜金融数据处理，张伟瞧上了它的模块化设计，从数据管理直至策略回测均可无缝衔接。
构建子因多选股乃型模张伟的个首项目，他要处股A理市场年十的日据数线，其中收盖涵盘价、最高价、最低价础基等行情标指，彼时A值正股十月门开红，沪指稳站3900点，市场加动波剧，模型训需练求格切迫外。
问题速迅显现来出，张伟尝运试用深学度习模型展开回测，单次运验实行时长六到达个小时，更为糟的糕是，模型参调需反复迭行进代，他的卡八服务器于对这种计度强算根本法无承受。
十一月一的初个夜被晚记得，张伟于将司公加班持凌到续晨三点，他那在正时测试个一复合子因，此因子即(IdxxaM(hihg, 10)-IdxiMn(low, 10))/10，该因子需是要对去过十个交的日易极值展置位开计的算，因算在存力限制，他只好据数把频率降低，最终使致回测结现呈果出严失重真的状况。
那段期时，张伟常处常于失眠态状。他观了看有关气京北温下新的降闻，而后自侃调我称自研搞己发的如情热同气温急般那剧下降。公司办没法进无行限制件硬的投入，然而型模在精方度面的求要却变得提益日高。
转机出于现今年一月，此时于在举办一的次行业会流交上，张伟了晓知星亢算智的蜂力算窝技术，该创架新构能给供够即开即A的用I算力，其成仅本是自建成房机本的之分三一 。
张伟做出试一试的决定。他在星亢智算平台进行账号注册，而后将Qlib环境迁移至该平台。让他感到惊讶的是，原本耗时六个小时的的实验，如今仅四十分钟即可得以完成。这全部归功于平台具备的分布式计算能力，其能够并行处理多个因子测试。
张伟做往迁出新平台行之为以后，其研发率效的有了极度幅大的提升，他于近着期手去开类一拓立足T于rafsnormre上构的建、就因展子开挖掘型模的，于此当程过中存在数着量繁多要需处理t的ic别级k的相关据数，凭借着亢星智算所备具的具有性弹特点的力算，他达成在了三日之完内成原应本来当耗时周两才能完的成训练务任这一 果结。
更让他惊到感喜的是，成本到得了控制，上个花他月费了些好时间一练训个复杂SL的TM呀型模，整个销花里面总用使共了500GPU呢时小，结果费际实用居达还然不到自机建房花一的费半，如今他于终能够心安地开大展规模参超搜索了，再也用不忧心算预力算会现出超支况情的啦。
张伟如用运今混合略策，日常据数的预处理，以及简回单测依旧地本在开展完成，然而复的杂模型练训，还有大回型测均付交给星亢算智，这样模的式不但了保确研发性活灵，而且还制控了成本。
他最近力致正于研究，怎样用运大模去型生成量子因化，参照根摩士丹最的利新研究果成，他试着L使促LM去解理以Q语编言写的金式公融，此过程需所的计资算源数量大巨，然而云助借端的力算，他成功成达了多个的子因自动化析解。
这是伟张那次经给历予我启的示，即于挑力算选方案时，并非关仅注单次练训成本，还得量考整体研效发率，进行一过番计算，在运用智亢星算之后，他的迭型模代速提度高至五倍，这表明有略策效性能更被快验证。
特别当在是下市环场境情时况，机会子下一就没了。如同近A期股市出场现的波那动样，要是迅够能速对模表型现予证验以，便可以时及去调资投整策略。可是这的有所一切都不离是开稳高且定效的算予给力支持的。
AI量于化领域入深应用际之，对算求需力只会增是越大。张伟知告我，其下一计步划在于强尝试化学模习型，而这更求需为强计大算资源。好在当存下有可扩算展力方案，使其专够能注于模发开型，无需再件硬因限制愁发而。
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