“我看了你的技術白皮書，去年我們也有幾個基於CUDA的量化交易係統，其中有一個團隊的專案被我們直接納入了課程表體係”
張明對著選手團開口道。
他是還是今年團體賽的評委。
“但我印象冇出錯的話，他們的承壓的交易筆數是45萬筆\\/秒，而我看了你們的白皮書，最高理論值是120萬筆\\/秒，落地則是30萬筆\\/秒，這裡麵有什麼不一樣？”
郝建設聽完評委老師的提問，略微組織了一下語言，開口回道。
“白皮書上所說的理論峰值是指上千個CUDA執行緒並行解析不同行情欄位，即TeslaK40的共享記憶體加上全域性記憶體合併訪問優化下，單條行情解析延遲10μs，按流水線並行算，每秒能處理1\\/10e-6×15個**×多warp排程≈120萬筆\\/秒”
“但實際落地跟理論峰值的區彆在於實際落地要處理丟包重傳、資料校驗、行情時間戳對齊，還要預留30%的效能餘量避免波動”
“所以實際穩定承壓30萬筆\\/秒，這個資料完全可以覆蓋現在的申鵬交易所的峰值行情，甚至還有10倍以上的冗餘”
說到這，他還解釋了一遍今年申鵬交易所的交易資料。
“當前申鵬交易所的Level-2行情（逐筆成交＋十檔買賣盤），全天約5000萬筆資料，盤中峰值（比如股指期貨開盤\\/收盤前）約2-3萬筆\\/秒”
“我們的交易係統在承壓這塊，完全足夠”
“OK”
張明點了點頭，隨即又問道。
“我注意到你們這個專案主要是風險對衝，請問你們是如何實現這項功能的？”
這個問題就輪到了金洋作答了，是他負責CUDA低延遲優化。
“關於對衝邏輯我們是這麼設計的”
說著他便開始演示具體的模擬對衝，闡述也隨著演示開始講解。
“我們先把把上千個合約的實時行情、持倉資料、保證金引數全部存入GPU視訊記憶體，每個CUDA執行緒負責一個合約的盈虧計算、一個風險因子的VaR計算，並行遍曆所有持倉”
“全賬戶的風險指標更新延遲從CPU的300ms，壓縮到12μs”
“行情每跳動一次，風險指標就同步更新一次，一旦觸發預警，立刻自動平倉對衝，徹底避免穿倉”
“就是你們用CUDA把行情解析加快了，同時又把訂單撮合加速了，接著又通過風險對衝將決策執行釋出了出去”
張明沉默了數秒，將腦海中的畫麵用通俗的詞彙描繪了一番。
“可以這麼理解嗎？”
“完全問題，您總結的就是我們所要表達出來的意思”
金洋連忙點頭道。
“OK，我冇有什麼問題了”
張明在筆記本上記錄了一些資訊，隨即提問權來到了楊靜這邊。
“說說商業落地場景吧”
這是一道送分題。
李晶晶在聽到商業提問的問題後，連忙起身笑著回道。
“從去年開始，國內量化私募就迎來了爆發，僅申城就有上百家新設機構，所以我對我們的專案推廣非常有信心，因為高頻交易的核心競爭力就是延遲，每降低1μs就能帶來數百萬的超額收益，這點我相信會有不少私募機構會非常感興趣的”
“對此，我們分彆作了短期、中期以及長期的目標規劃”
“說說看”
楊靜開口笑道。
“短期內，我們會申請軟著與發明專利，和合作私募完成試點部署，根據實盤反饋優化係統穩定性，推出標準化單機授權版本，按套收取授權費，主要麵向的中小量化私募”
“中期1到2年內，和國內券商經紀部門合作，作為券商極速交易係統的配套加速模組，按交易量分潤，同時拓展期貨、期權市場，覆蓋全品類高頻交易場景”
“至於長期，這是我們的目標，我們想打造國內首個基於GPU的量化交易平台，提供策略開發、回測、實盤全流程服務，從軟體授權轉向平台化年費模式，鞏固行業龍頭地位”
“野心不小，但我很看好你們”
“謝謝老師”
李晶晶對著評委們鞠躬致謝。
隨著提問的結束，現場工作人員開始驗證第一支小組的實際效能，確認係統是否真能穩定觸及30萬筆\\/秒的行情處理能力，以及是否可以實現風險對衝功能。
就在第一個專案還在實際驗證階段，第二支團隊開始登場。
這是京城示範大學團隊提交上來的專案，《基於CUDA的大規模線上教育實時課堂音視訊互動與虛擬板書係統》。
“各位評委老師好，我是京城示範大學的廖智敏”
“我是秦晴”
“我是周琦”
“我是王姿然”
“我們今天帶來的專案是《基於CUDA的大規模線上教育實時課堂音視訊互動與虛擬板書係統》，這是一款從音視訊采集到課堂互動輸出的全流程CUDA閉環係統”
負責CUDA優化的秦晴開口介紹道。
李科翻了翻專案白皮書，確認這個專案的方向跟課程表即將推出的線上課堂有些許的關聯後，笑著開口問道。
“我看到你們提交上來的白皮書有說，你們這套係統可以實現音視訊編解碼、回聲消除、虛擬板書渲染以及多人互動的端到端低延遲處理，同時還支援100人以上班級的實時互動，端到端延遲低於80ms？說說你們的技術邏輯”
“針對多人課堂的回聲消除、噪聲抑製、混音處理，我們設計了CUDA並行化的自適應濾波演演算法”
秦晴連忙看向提問評委，開口回道。
“每個CUDA執行緒負責一路音訊流的處理，可以將100路音訊的混音與回聲消除耗時從CPU的25ms壓縮到0.5ms，端到端音訊延遲低於50ms，這樣就可以滿足實時課堂互動的需求”
“那針對傳統虛擬板書書寫延遲高、筆跡卡頓的這些痛點你們又是通過什麼辦法進行消除的？”
李科繼續問道。
“我們設計了基於CUDA的筆跡實時平滑渲染演演算法，把筆跡的貝塞爾曲線擬合、抗鋸齒渲染全流程CUDA並行化，書寫延遲從CPU的200ms降到30ms以內，和在黑板上書寫的體驗完全一致，並且我們的係統可以同時支援多人書寫、課件標註以及螢幕共享”
秦晴繼續回答道。
對於自己團隊設計出來的這個係統，他們是非常有信心拿到好成績的。
畢竟，對症下藥嘛！！！
課程表的基本盤在高校，而他們的教育係統更是完美地貼合了課程表的智慧教室專案。
當前，智慧教室隻支援上課視訊回放，而他們也是從這個回放功能中找到了靈感。
作為師範生，他們學校對於教育這塊非常重視，所以這套課程回放功能出現後，立即就引起了不少有心人的注意。
既然上課視訊可以回放？
那可不可以將課程直接搬上線上呢？
答案是可以的。
特彆是隨著4G網路的商用，更是加快了這種情況的程序。
但現在的線上視訊教學幾乎都集中在高價值的1對1教學，很少有大班課，特彆是一些頭部的培訓機構，主要原因就是成本太高。
而他們這套教育係統通過CUDA並行解決了這個痛點，雖然實際落地肯定需要大量資金，但他們的目的又不是自己創業？
隻是想用這個專案敲開課程表的大門而已。
畢竟這種需要大筆資金推廣的專案，單靠他們幾個人是冇辦法推廣出去，即便拿到了投資，業務推廣、公司運營這些纔是衡量一家公司能否存活的關鍵。
他們是有自知之明的。