オックスフォード大学の学際的研究者は、世界初の加速GPUのLOBシミュレーションを開発しました

オックスフォード大学のイラスト。(写真:ツイッター@Uniof スイス)

ジャカルタ - オックスフォード大学は最近、JAX-LOBと呼ばれるGPUによって加速された制限オーダーブック(LOB)シミュレータを開発しました。世界初です。

JAXは、Googleが開発した高性能機械学習システムをトレーニングするためのツールです。LOBシミュレーターの文脈では、JAXは人工知能(AI)モデルが財務データについて直接訓練することを可能にします。

オックスフォードの研究チームは、JAXがGPUのみを使用してLOBシミュレーターを実行するために使用できる新しい方法を作成しました。通常、LOBシミュレーションはコンピュータ処理ユニット(CPU)を使用して実行されます。

現代のAIトレーニングが行われるGPUスイートで直接実行することで、AIモデルはいくつかのコミュニケーションステップをバイパスすることができます。オックスフォードチームのプレキャスト研究論文によると、これは最大7倍の速度の向上を提供します。

LOBのダイナミクスは、金融の世界で最も科学的に研究されている側面の1つです。たとえば、株式市場では、LOBはフルタイムのトレーダーが毎日のセッション中に流動性を維持することを可能にします。暗号通貨の世界では、LOBはプロの投資家によってほぼすべてのレベルで好評を博しています。

LOBのダイナミクスを理解するためにAIシステムを訓練することは困難な作業であり、金融市場の性質と複雑さのために、シミュレーションに依存するため、多くのデータが必要です。そして、シミュレーションが正確で強力であればあるほど、それを訓練したモデルはより効率的で有用です。

オックスフォードチームの論文によると、このプロセスを最適化する方法を見つけることは非常に重要です。金融システムにおける当社の中心的な役割のために、LOBのダイナミクスを正確かつ効率的に記述する能力は非常に貴重です。たとえば、金融会社がより良いサービスを提供できるようにしたり、政府が金融規制が金融システムの安定に与える影響を予測できるようにしたりする可能性があります」とオックスフォードの研究チームは述べています。

世界初として、JAX-LOBはまだ初期段階にあります。研究者らは論文でさらなる研究の必要性を強調したが、一部の専門家は、これが人工知能と金融技術の分野でプラスの影響を与える可能性があると予測している。

「JAX-LOBのようなソフトウェアは、将来、強力な人工知能が独自の財務実験を行うために使用する可能性のあるデバイスの一種であるように思われるため、興味深いものです」とAnthropicの共同創設者であるJack Clarkは書いています。