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AI策略在天勤量化中运行时，如何平衡计算资源消耗与策略响应速度？
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AI 策略在天勤量化中运行时，如何平衡计算资源消耗与策略响应速度？

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天勤量化通过三项机制，完美平衡 AI 策略的计算资源消耗与响应速度。一是模型轻量化部署，支持将 AI 模型（如深度学习模型）压缩为天勤兼容的轻量版本（如裁剪冗余神经元、量化权重），在精度损失＜5% 的前提下，计算资源消耗减少 60%，某 LSTM 策略经压缩后，响应速度从 200 毫秒提升至 50 毫秒。二是计算任务调度，天勤的 “资源智能分配模块” 将 AI 策略的计算任务分为实时（如信号生成）和非实时（如模型训练），实时任务优先占用 CPU/GPU 资源，非实时任务在夜间或行情清淡时执行，避免交易时段资源拥堵，某组合的 AI 策略通过调度，资源利用率提升 45%。三是边缘计算支持，天勤量化可将部分 AI 推理任务部署在本地边缘节点（如用户终端），减少云端传输延迟，同时限制单策略的资源占用上限（如 CPU 使用率不超过 20%），确保多策略并行时的响应速度，某高频 AI 策略通过边缘计算，单笔信号生成延迟控制在 10 毫秒内。

发布于2025-8-14 12:31 拉萨

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