在 STAC-A3 基准测试中,NVIDIA 借助运行 Python 加速库的 NVIDIA DGX-2 系统,在规定的 60 分钟测试时间内运行 2000 万次模拟,打破了过去 3200 次的模拟记录。

– NVIDIA 可以为对冲基金的关键算法提供超过 6000 倍加速(NVIDIA 博客)

加速交易计算

加快处理速度有助于成功完成交易并提高收益。 GPU 助力的硬件加速可减少延迟,进而保持业务运作的竞争优势。

为金融交易建模需要投入大量专业知识与时间。在 NVIDIA 加速系统的助力下,我们将有机会对各种模型进行全新设计。

GPU 加速计算如何为金融交易开启新时代(技术简报)

反洗钱

反洗钱 (AML) 过程仍充斥着耗时任务,致使打击可疑活动效率低下。 NVIDIA 技术可及时作出响应,进而应对复杂的威胁、日益增长的数据量,以及愈演愈烈的洗钱策略。

在所有的 AML 案例中,97% 都为误报,这占用了大量运营资源。

利用深度学习构建更安全的反洗钱解决方案(在线研讨会)

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