在演算法交易领域的最新进展是导入一些更低延迟的解决方案，其中最佳的方式是使用FPGA搭建的客制硬体。这些FPGA硬体可说是硬编码ASIC的极致性能和CPU的灵活度之间的桥梁，提供大量的资源且可加以配置，使其得以较软体解决方案更大幅缩短往返交易延迟。

　　高性能运算对于许多应用至关重要。在其中一些最竞争的应用领域，开发人员经常能为其嵌入式系统问题找到解决方案。例如，高频交易（HFT）是一种演算交易的形式，其交易量占美国证券交易量的绝大部份。高频交易使用机器学习演算法处理市场资料、拟定策略，以及在几微秒的时间内执行订单。

　　为了获得每次交易中哪怕只有几分之一美分的利润，高频交易员以很高的交易量短期进出交易所。使用HFT演算法的系统持续监测价格波动情况，以利于调整短线交易策略。由于这是非常短期的交易策略，HFT企业无需耗费大量资本、累积头寸或隔夜持有其投资组合。目前，高频交易量占美国证券交易量的75%。

　　在21世纪初，HFT交易侧重于优质的演算法和交易策略。现在，由于最普及的几种系统仅存在几秒的延迟，决胜的关键不再是速度，而是策略。到了2010年，由于演算法的进展已不足以获得交易优势，为了战胜彼此，参与者开始缩短tick-to-trade的交易延迟，从而使交易时间缩短至数微秒。

　　在次毫秒级买卖交易订单的刺激下，HFT平台开始了一场竞争激烈的速度竞赛，以便将市场资料的往返延迟缩短至微秒级。由于仅仅几奈秒的差别往往带来巨大的‘潜伏套利’竞争优势（或称为‘抢先交易’），交易企业一直在寻找更快的交易伺服器。

　　采用软体途径处理订单

　　传统上，HFT交易一向使用软体工具。这些工具利用了高性能运算系统，能够高效地执行复杂的交易策略（图1）。这些系统中的作业系统核心控制对其CPU和记忆体资源的存取，而应用堆叠则负责处理所有的交易策略，由网路介面卡（NIC）连接系统至证券交易所。

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　　图1：采用软体途径处理订单的配置（来源：Cypress）

　　然而，这种配置存在交易延迟的缺点：

　　标准NIC并未专为处理TCP/IP和专用交易协定进行最佳化，而且无法板载处理市场资料馈送

　　主系统和乙太网路（Ethernet）卡之间的PCI Express汇流排会增加数微秒的延迟

　　核心OS原生的基于中断途径就会导致较长的延迟

　　这些解决方案基于共享记忆体资源的多核心处理器。在处理来自证券交易所的资料馈送时时，确定性延迟至关重要，存取共用记忆体绝不是一个最佳方式

　　在演算法交易领域的最新进展是导入了一些更低延迟的解决方案，其中最佳的方式是使用现场可程式逻辑闸阵列（FPGA）搭建的客制硬体。这些设备可说是硬编码ASIC的极致性能和CPU灵活度之间的桥梁。透过FPGA提供大量的资源且可加以配置，使其得以较软体解决方案更大幅缩短往返交易延迟。