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专门为金融服务构建的加速器回顾
在本文中，我们旨在为企业领导者提供专用加速器 (PBA) 的非技术概述及其在金融服务行业 (FSI) 中的作用。
来源:亚马逊云科技 _机器学习数据包含信息，可以使用信息来预测未来的行为，从客户的购买习惯到证券收益。企业通过能够使用持有的数据，将其应用于对业务领域的独特理解，然后从中获得可行的见解，从而寻求竞争优势。金融服务行业（FSI）也不例外，并且是数据和分析的生产者和消费者。所有行业都有自己的细微差别和经商方式，而FSI也不例外 - 在此方面，监管和零和零游戏竞争压力等考虑因素较大。这个主要是非技术职位是为FSI业务领导者的角色撰写的，例如首席数据官，首席分析官，首席投资官，负责人Quant，研究负责人和风险负责人。这些角色面临着关于基础设施投资，产品路线图和竞争方法等问题的战略决策。这篇文章的目的是将级别的集合和信息通知一个快速前进的领域，帮助理解竞争力的差异化，并制定相关的业务策略。
加速计算如前图所示，ML范式是学习（训练），然后推理。 PBA（例如GPU）可用于这两个步骤。在此示例图中，从原始历史数据中提取了特征，然后将其馈送到神经网络（NN）中。由于模型和数据大小，学习以一种称为并行性的方法分布在多个PBA上。标记的数据用于学习模型结构和权重。然后将看不见的新流数据应用于模型，并对该数据进行了推断（预测）。
并行性加速计算的背景
zeta-alpha aws推理 AWS Trainium 报告 深度学习 注意力是您需要的 审查技术 在本节中，我们回顾了该技术的不同组成部分。 并行计算 线程 8 AWS Trainium 报告 深度学习注意力是您需要的
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