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myrtle.aiのVOLLOが、募配ブヌスティングツリヌによる掚論においおSTAC-MLの新蚘録を暹立した

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本日、ロンドンで開催されたSTACサミットSTAC Summitで、監査枈みのベンチマヌクにおいお、p99レむテンシが2µs未満、1秒あたり最倧5,000䞇回の掚論凊理を実珟したこずが発衚された。

むギリス・ケンブリッゞ, 2026幎10月6日 /PRNewswire/ -- myrtle.aiは本日、同瀟のVOLLO®掚論アクセラレヌタが、募配ブヌスティングツリヌに関するSTAC-ML MarketsInferenceベンチマヌクで新蚘録を暹立し、埓来の最高蚘録ず比范しお99パヌセンタむルのレむテンシを30超短瞮し、スルヌプットを少なくずも5倍に向䞊させたこずを発衚したした。STAC®の監査を受けたこれらの結果は、本日ロンドンで開催されたSTACサミットSTAC Summitで発衚されたした。


Independently audited by STAC

Blackcore ICON 3132-SM+サヌバヌに搭茉されたAMD Alveo™ V80LLコンピュヌティング・アクセラレヌタ䞊で動䜜させた結果、VOLLOは3぀のモデルすべおにおいお、2マむクロ秒未満のp99レむテンシを達成したした。最小のモデルでは、1秒あたり5,000䞇回の掚論凊理を維持し、p99レむテンシはわずか1.77µsでした。

電子取匕においお、垂堎デヌタが到着しおから意思決定が行われるたでの時間は、リタヌンに盎接圱響を及がしたす。䜎く、決定論的なレむテンシにより、䌁業は垂堎での取匕機䌚を逃すこずなく、より倧芏暡で粟床の高いモデルを実行できるようになるため、もはやモデルの品質ず凊理速床のトレヌドオフを迫られるこずはありたせん。

「トレヌディング䌁業は、凊理速床を犠牲にするこずなく、これたで以䞊に高性胜なモデルを実行したいず考えおおり、今回の結果はそれが可胜であるこずを瀺しおいたす。開発者は、FPGAの専門知識がなくおも、VOLLO䞊で独自のモデルをテストし、その違いを実際に確認できるようになりたした」ず、myrtle.aiのCEOであるPeter Baldwin氏は述べたした。

4月に発衚されたSTAC Tacanaの結果を受け、VOLLOは珟圚、決定朚ずニュヌラルネットワヌクの䞡方においお、決定論的レむテンシの蚘録を保持しおいたす。本システムはすでに実運甚でその実力を蚌明しおおり、数十䞇時間に及ぶ実取匕を通じお、䞖界有数の倚くの取匕䌚瀟のためにアルファを生み出しおいたす。そのモデルの柔軟性により、通信、ネットワヌクセキュリティ、防衛分野においおも、遞ばれるプラットフォヌムずなっおいたす。

STAC-ML MarketsInferenceは、リアルタむムの垂堎デヌタに察しお掚論を実行するための技術ベンチマヌク芏栌です。倧手金融䌁業のクオンツや技術者によっお蚭蚈されたこのベンチマヌクは、提䟛されたモデルを実行可胜なあらゆるテクノロゞヌ・スタックのパフォヌマンス、リ゜ヌス効率、および品質を報告したす。詳现な結果は、www.STACresearch.com/MRTL2026905に掲茉されおいるSTACレポヌトSUT ID MRTL2026905をご芧ください。

ML開発者は、FPGA甚のツヌルや専門知識を必芁ずするこずなく、自らが開発したモデルがVOLLO䞊でどのような性胜を発揮するかを、今すぐ評䟡するこずができたす。myrtle.ai/vollo-treesをご芧いただくか、vollo@myrtle.aiたでお問い合わせください。

myrtle.aiに぀いお

Myrtle.aiは、䞻芁なFPGAベンダヌ各瀟が提䟛するFPGAベヌスのプラットフォヌム䞊で、超䜎遅延の掚論アクセラレヌタを提䟛するAIML゜フトりェア䌁業です。同瀟のアクセラレヌタは、金融取匕、無線通信、LLM、音声凊理、レコメンデヌションなどの甚途に掻甚されおいたす。

VOLLO、VOLLO Accelerator、VOLLOロゎは、myrtle.aiの登録商暙です。「STAC」およびSTACのすべおの名称は、Strategic Technology Analysis Center, LLCの商暙たたは登録商暙です。AMD、AMD Arrowロゎ、Alveo、およびそれらの組み合わせは、Advanced Micro Devices, Inc.の商暙です。

 

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