工欲善其事，必先利其器。对量化私募来说，利用好人工智能技术这柄利剑至关重要。
刚刚荣获“三年期金牛私募管理公司（相对价值策略）”、实现连续三年蝉联金牛的幻方量化已经搞出了篮球场大的超级计算机“萤火一号”。
据了解，幻方量化累计为“萤火一号”投资超亿元，投入近20位工程师历时2年自建完成。“萤火一号”超级计算机主要解决AI投资的两大难题：模型更大、更复杂——支持超大型神经网络训练，4个亿参数的模型训练只需84小时；数据量更大——其算力匹敌4万台个人电脑。
AI搞投资难
超算瞄准大模型
幻方量化CEO陆政哲表示，早在2016年幻方量化就开始研究人工智能技术，2017年开始运用，2019年全面应用，全部使用AI进行交易。用AI搞投资潜力非常大，但在交易中较难运用。“由于交易数据量大，又属于时间序列模型，AI投资的模型更复杂，计算量也更大，遇到了很多人工智能学科本身的基础问题。”
换而言之，用AI搞投资，有两大难点：一方面要创建机器学习模型，这个环节由于交易的数据量大、而且属于带时间序列的模型，因此学习模型更为复杂，光是建立模型就难度不小。另一方面，建立模型之后还需要大量的机器学习，因为数据量太大，对算力要求更高。
“对于量化交易而言，算力更强、能跑更大的模型肯定在策略方面会有提升”。陆政哲进一步指出，一般工业集群的机器间带宽在 1Gbps - 50Gbps 之间，适合很多小模型同时计算。而超算可以视为一台整体的计算机，可以解决更大的模型计算问题。也就是说，普通设备更多只能单独的运行，进行小模型和分散任务，而超算可以运行一个非常大的整体计算，合成一台机器来运作。这也是超算与计算机集群的差异。”
算力匹敌4万台PC
4亿参数模型训练只需84小时
据了解，幻方“萤火一号”超算占地面积相当于一个篮球场，功耗400KW，由一个存储集群和一个计算集群组成。存储集群提供每秒1.3亿次IO响应、4.1Tbps读写带宽以及1.2PB容量。计算集群搭载1100张高端显卡，每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算（18.4PFLOPS， 32位精度），相当于4万台个人电脑算力。所有节点通过200Gbps Infiniband交换机进行互联。
与传统AI集群相比，“萤火一号”支持超大型神经网络训练。幻方量化表示，传统AI集群的设计目标往往是支持多个小型模型同时进行训练，而“萤火一号”专门设计为训练一个超大规模的模型。一个4亿参数的大型经济分析模型，在幻方上一代高性能集群（4台DGX-2, 100G-IB互联）上训练需要2个月时间，而“萤火一号”仅需84小时。
陆政哲表示，“萤火一号”建好花了一个多亿，从机房改造、空调风道设置、机柜摆放、机器连线、通讯设备等都得精细的测算。也因此幻方量化成立了AI Lab，目的是探索AI前沿研究。
据了解，“萤火一号”已于今年3月正式投入运行，在满足幻方内部需求的同时，已陆续向部分科研院校的研究团队开放。上线以来，“萤火一号”的平均使用率超过90%。
开放设备使用只是一部分，未来输出技术才是更大的目标。陆政哲表示：“未来会输出技术，也不仅仅是量化交易层面的技术，而是更通用的场景方面，例如如何处理大规模时间序列模型做预测等。”
开一家投资公司原来需要这么多高科技！最后，中证君温馨提示，幻方量化AI Lab正在招聘工程师哦。
