AMD 更新了其 Alveo 现场可编程门阵列 (FPGA)，承诺将操作延迟提高七倍，并能够在可定制芯片上运行更复杂的机器学习算法。
FPGA 经常被高频交易者使用，在这个行业中，几分之一秒的延迟就可能决定算法安排的交易的盈利或亏损之间的差异。使用更快或更精细的交易算法对 FPGA 进行重新编程以加速交易的能力使机器变得有价值。更快、更灵活的 FPGA 具有明显的吸引力。
AMD 的 Alveo UL3524 是该公司针对该市场开发的最新 FPGA。该卡基于 Xilinx 的 16nm Virtex UltraScale+ FPGA，具有 64 个收发器、78 万个查找表和 1,680 个数字信号处理 (DSP) 片，客户可以在其上部署算法。 AMD 称这些收发器是“专门为”低延迟交易而设计的，与上一代相比，这些收发器的延迟降低了 7 倍，不到 3 纳秒。
然而，归根结底，这些 FPGA 实际上只是专有软件的容器，负责在满足某些市场条件时触发交易。
与上一代 FPGA 一样，AMD 通过 Vivado 设计套件提供软件支持，其中包括各种参考设计和基准测试，可帮助客户为该平台开发新应用。但对于那些希望在交易算法中采用 AI/ML 来维持优势的人来说，该卡还支持开源 FINN 开发框架。
FINN 项目探索 FPGA 上的深度神经网络推理。根据该项目的网站，该框架已被证明可以有效地以亚微秒延迟对图像进行分类。
AMD 为交易者提供的新玩具速度快且功能强大。然而，使用机器学习来指导股票购买并不总是万无一失。在 2022 年初发表的一篇论文中，三所大学和 IBM 的一组研究人员演示了如何通过转发一条推文这样简单的操作来操纵股票交易机器人。
AMD 的 UL3524 推出后，许多专门从事金融领域基础设施的 OEM 厂商均提供该产品，其中包括 Alpha Data、Exegy 和 Hypertech。