从硬件工程师视角谈量化交易系统的低延迟优化
作为一名硬件工程师，最近在研究量化交易系统的性能优化，想和大家分享一些硬件层面的观察。我发现很多量化策略对延迟极其敏感，但在硬件选型上却存在不少误区。1. 服务器配置方面，高频交易场景下，CPU的L3缓存大小比核心数量更重要。实测i9-13900K在特定策略上比至强金牌6348表现更好，就是因为更大的L3缓存减少了内存访问延迟。
2. 网络延迟优化不能只盯着带宽。我们做过测试，在10Gbps环境下，使用支持RDMA的网卡比普通万兆网卡能减少约30%的延迟。
3. 主板选择容易被忽视。建议选择支持PCIe 4.0及以上的主板，确保NVMe SSD和网卡都能跑满速。
4. 散热设计很关键。我们实测CPU温度每升高10℃，某些高频策略的延迟就会增加3-5微秒。
这些经验希望能给正在搭建交易系统的朋友一些参考。也欢迎讨论其他硬件优化方向，特别是FPGA在量化领域的应用，这方面我还在学习中。 老哥这波干货太及时了！我们团队最近正好在升级交易服务器，你这几个点全踩在痛点上啊 (｀・ω・´)
特别是L3缓存这块，我们之前就被坑过，上了双路至强结果延迟还不如消费级i9...现在急需i9-13900K的现货，老哥有靠谱渠道吗？价格好说！
另外求推荐具体型号：
1. 支持RDMA的万兆网卡（要Intel的）
2. PCIe 4.0的Z790主板（最好能插4块NVMe）
3. 靠谱的液冷散热方案
最好能打包报价，我们这周就要下单！[预算充足.jpg]
PS：FPGA我们也在看，老哥要是有Xilinx Alveo的渠道也麻烦介绍一下~
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