金融と量的領域において、「コンピューティングパワーは力」はもはや比喩ではなく、現実です。初期の CPU でバックテストを実行していた時代から、GTX-1660 エントリーレベルグラフィックスカードの普及、さらに RTX-3090 レベルの膨大な CUDA コアまで、各世代のハードウェアの飛躍は、ミリ秒単位の時間内に戦略検証とリスク評価を完了できる人を直接書き換えてきました。澤宇聯合発展はシステム統合と AI アプリケーションにおいて長年深耕し、「あればいい」から「速い方が勝つ」へのコンピューティングパワー革命を目撃し、参加してきました。
GTX-1660 時代、多くの中小規模機関は単一マシン、単一カードで履歴バックテストと簡単な要因分析を行っていました。コンピューティングパワーのボトルネックにより、複雑なモデルと大規模シミュレーションはクラウドまたは外部委託に任せるしかなく、コストと遅延の両方が高かったです。RTX-30 シリーズ登場後、24GB メモリ、数万の CUDA コアを持つ RTX-3090 は「ローカルエンドの高負荷コンピューティング」を企業のサーバールームとワークステーションに戻し、戦略の反復は「一晩実行完了」から「数分で結果が出る」に変わり、意思決定サイクルが大幅に短縮されました。
コンピューティングパワーの飛躍は、単に数字が大きくなるだけでなく、より多くのチームが「リアルタイム検証、リアルタイム意思決定」を負担できるようにします——バックテスト、リスク管理からリアルタイム見積もりと AI 推論まで、同じカードで完全なパイプラインをサポートできます。
澤宇は金融と製造業のプロジェクトで、一つのことを繰り返し検証してきました：ハードウェア選択は、ソフトウェアアーキテクチャ、データフロー、運用コストと一緒に考慮する必要があります。盲目的に最高仕様を追求すると、消費電力、冷却、調達コストが制御不能になることが多く、逆に、ハードウェアコストだけを節約して重要なプロセスがコンピューティングパワーに制約されると、遅延と機会コストがより顕著になります。したがって、私たちは「階層型コンピューティングパワー」を好みます：重要なパスには RTX-3090 または同等の GPU を使用して遅延とスループットを確保し、残りのバッチと開発環境には GTX-1660 または中階級カードで十分で、パフォーマンスと総所有コストのバランスを取ります。
ハードウェアからソフトウェアへ：コンピューティングパワーの現金化の鍵
コンピューティングパワーがどれほど強力でも、対応するソフトウェアとプロセスがなければ、商業価値に変換できません。澤宇が Doni AI と金融モジュールを統合する際、GPU リソースのスケジューリングと分離を特に重視します：リアルタイム取引とリスク管理が高階級カードを優先的に占有し、研究とバックテストはオフピークまたは専用ノードで実行し、相互干渉を避けます。さらに、GTX-1660 から RTX-3090 までのコードは、統一インターフェースと設定ファイルの切り替えを通じて、顧客がハードウェアをアップグレードまたは拡張する際に、戦略全体を書き直す必要がなく、リソース割り当てを調整するだけで済むようにしています。
- 階層型コンピューティングパワー：重要なパスには高階級 GPU、バッチと開発には中階級カード
- ソフトハード統合：スケジューリング、分離、リソース割り当てをビジネスプロセスに合わせる
- プログラムの移植性：同じロジックでハードウェアレベルに応じてスケールと遅延を調整
- 総所有コスト：パフォーマンス、消費電力、冷却、調達予算をバランス
- 将来の拡張：インターフェースとアーキテクチャを予約し、次世代 GPU との接続を容易に
「コンピューティングパワーは力」の次の章は、分散とハイブリッドクラウドの協調になります：ローカル RTX-3090 が低遅延意思決定を担当し、クラウドは大規模な履歴バックテストとモデルトレーニングを処理します。澤宇はこの道を顧客と一緒に反復し続け、すべてのコンピューティングパワーを刃先に費やし、金融と産業のデジタルトランスフォーメーションを真に推進します。