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Myrtle.ai halbiert mit VOLLO die Latenzzeit im Benchmark für die Inferenz bei maschinellem Lernen im Finanzbereich

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EQS-News: Myrtle.ai / Schlagwort(e): Produkteinführung
Myrtle.ai halbiert mit VOLLO die Latenzzeit im Benchmark für die Inferenz
bei maschinellem Lernen im Finanzbereich

29.04.2026 / 09:10 CET/CEST
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CAMBRIDGE, England, 29. April 2026 /PRNewswire/ -- myrtle.ai, ein
anerkannter Marktführer im Bereich der Beschleunigung von
Machine-Learning-Inferenz, gab heute bekannt, dass eine auf seinem Produkt
VOLLO® basierende Lösung kürzlich von STAC®, einer führenden
Benchmark-Autorität für die Finanzbranche, geprüft wurde.[1] Die Ergebnisse,
die heute auf dem STAC-Gipfel in London vorgestellt wurden, belegen
eindeutig die Vorteile einer FPGA-basierten Lösung hinsichtlich der
Latenzzeiten bei der ML-Inferenz im Finanzhandel und in damit verbundenen
Anwendungen.

Myrtle.ai halbiert mit VOLLO die Latenzzeit im Benchmark für die Inferenz bei maschinellem Lernen im

Finanzbereich

STAC-ML (Markets) Inference ist der technologische Benchmark-Standard für
Lösungen, die zur Durchführung von Inferenzanalysen auf Echtzeit-Marktdaten
eingesetzt werden können. Entwickelt von Quants und Technologen einiger der
weltweit führenden Finanzunternehmen, bewertet STAC-ML Markets (Inference)
die Leistung, Ressourceneffizienz und Qualität jedes Technologie-Stacks, der
Inferenzberechnungen unter Verwendung der bereitgestellten Modelle
durchführen kann.

VOLLO erreichte Latenzen von nur 2 Mikrosekunden (99. Perzentil) und zeigte
gleichzeitig hervorragende Ergebnisse bei Durchsatz und Effizienz. Bei allen
drei Benchmark-Modellen führte VOLLO die Inferenz mit einer geringeren
Latenz (99. Perzentil) durch als alle zuvor getesteten Systeme und halbierte
damit seinen bisherigen Rekord. Eine derart niedrige, deterministische
Latenz ermöglicht es Anwendern, mit komplexeren Modellen schneller als
bisher intelligentere Entscheidungen zu treffen, was ihnen einen
Wettbewerbsvorteil beim Handel, bei der Risikoanalyse, bei Kursnotierungen
und vielen anderen handelsbezogenen Aktivitäten verschafft.

Mit Hunderttausenden von Stunden Produktionshandel in der Hinterhand
generiert VOLLO heute Alpha für viele der weltweit führenden
Handelsunternehmen. Diese Unternehmen haben eine breite Palette von Modellen
in Standard-ML-Tool-Workflows entwickelt und trainiert, bevor sie diese in
VOLLO kompilierten und anschließend auf einer FPGA-basierten
Hardwareplattform ihrer Wahl ausführten.

Im getesteten System lief VOLLO auf der PCIe-Beschleunigerkarte
FBAP4@VP18-2L0S im Standardformfaktor von Silicom, die einen adaptiven SoC
der AMD Versal(TM) Premium-Serie VP1802 enthält und in einem Supermicro
AS-2015CS-TNR-Server installiert war. Der Adaptive SoC der AMD Versal
Premium-Serie bietet PCIe Gen5x8 und mehr als 3,3 Millionen programmierbare
LUTs, wodurch er sich hervorragend für Inferenzanwendungen mit geringer
Latenz eignet.

"Seit VOLLO 2023 erstmals das volle Potenzial von FPGAs in diesem
STAC-Benchmark ausgeschöpft hat, haben wir gemeinsam mit unseren Kunden
daran gearbeitet, die Latenzen weiter zu reduzieren, die Vielfalt und Größe
der Modelle, die VOLLO ausführen kann, zu erweitern und die Bandbreite der
Plattformen, auf denen es läuft, zu vergrößern", sagte Peter Baldwin, CEO
von myrtle.ai. "Wir freuen uns sehr, bei diesem Benchmark mit AMD, Silicom
und Supermicro zusammenzuarbeiten, um zu demonstrieren, wie unsere
kombinierten Technologien eine KI-Inferenz mit extrem niedriger Latenz im
Quant-Trading ermöglichen können."

""Die Zukunft der Finanzmärkte wird von KI-Systemen geprägt sein, die Daten
interpretieren und nahezu in Echtzeit darauf reagieren können", sagte Girish
Malipeddi, Director für das Data Center FPGA-Geschäft bei AMD. "Auf der
Grundlage der adaptiven SoCs der AMD Versal(TM) Premium-Serie demonstriert
VOLLO von myrtle.ai, wie fortschrittliche Inferenz mit geringer Latenz dazu
beitragen kann, eine neue Generation intelligenter Handelsinfrastrukturen zu
erschließen."

"Supermicro bedient mit unseren AMD-Systemen, die für diesen
STAC-ML-Benchmark verwendet wurden, weiterhin ein breites Spektrum an
Märkten", sagte Michael McNerney, Senior Vice President für Marketing und
Netzwerksicherheit bei Supermicro. "Unsere Server bewältigen die
anspruchsvollsten Workloads in der Finanzdienstleistungsbranche, und
gemeinsam mit unseren Partnern sind wir in der Lage, Spitzenleistung bei
sehr geringen Latenzen für Machine-Learning-Workloads zu liefern."

Anders Poulsen, VP Solutions bei Silicom Dänemark, sagte: "Wir freuenuns,
dass myrtle.ai für diese Tests die auf AMD Versal Premium basierende
Artena-Beschleunigerkarte von Silicom ausgewählt hat. Artena basiert auf
einem der größten FPGAs im PCIe-Formfaktor und ist eine ideale Plattform für
VOLLO. Gemeinsam liefern VOLLO und unsere Hardware mit geringer Latenz
deterministische Inferenz im Mikrosekundenbereich für anspruchsvolle
Handels-Workloads."

ML-Entwickler können bereits heute evaluieren, wie ihre Modelle auf VOLLO
abschneiden würden, ohne dass FPGA-Tools oder Fachwissen erforderlich sind.
Weitere Informationen finden Sie unter vollo.myrtle.ai oder kontaktieren Sie
myrtle.ai noch heute unter fintech@myrtle.ai.

Die vollständigen Benchmark-Ergebnisse sind im STAC-Bericht (SUT ID
MRTL260323) unter http://www.STACresearch.com/MRTL260323 verfügbar.

Informationen zu myrtle.ai

Myrtle.ai ist ein KI/ML-Softwareunternehmen, das erstklassige
Inferenzbeschleuniger auf FPGA-basierten Plattformen aller führenden
FPGA-Anbieter liefert. Dank seiner umfassenden Expertise im Bereich
neuronaler Netze hat myrtle.ai Beschleuniger für Anwendungen wie Fintech,
drahtlose Telekommunikation, LLMs, Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme
entwickelt.

VOLLO, VOLLO Accelerator und das VOLLO-Logo sind eingetragene Marken von
myrtle.ai.

"STAC" und alle STAC-Bezeichnungen sind Marken oder eingetragene Marken des
Strategic Technology Analysis Center, LLC. AMD, das AMD-Logo, Versal und
Kombinationen davon sind Marken von Advanced Micro Devices, Inc.

[1] www.STACresearch.com/MRTL260323

Foto - https://mma.prnewswire.com/media/2965395/Myrtle_ai.jpg
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