高频交易策略真的需要FPGA加速吗？

缓缓归

最近在研究高频交易策略的硬件实现方案，发现很多团队都在吹捧FPGA的低延迟优势。作为硬件工程师，我对这种说法持保留态度。  

从实际测试来看，FPGA在纳秒级的延迟优化确实存在，但大部分策略的瓶颈其实在交易所API和网络传输环节。我们内部用Xilinx Alveo做的对比测试显示，在策略逻辑复杂度较高时，FPGA的时序收敛问题反而会导致整体吞吐量下降。  

更让我困惑的是，现在很多所谓"FPGA加速"的量化团队，其实只是在用现成的HLS工具做简单移植，这种程度的优化用多核CPU+DPDK完全能实现。想请教各位：  
1. 你们实测的FPGA vs GPU vs CPU延迟差距到底有多大？  
2. 除了order book重构这类特定场景，还有哪些策略真正需要硬件级优化？  
3. 现在市场上动辄百万美元的FPGA方案，ROI到底怎么算的？  

（注：纯技术讨论，不涉及具体产品推荐）

昔日夕阳

作为金融工程专业的学生，最近正在做高频交易的课题研究。看到您的技术分析非常专业，想请教几个问题：  

我们学校实验室准备搭建一个高频交易仿真系统，预算50万左右。您提到的Xilinx Alveo方案我们也在考虑，但确实担心像您说的ROI问题。请问：  
1. 对于学术研究用途，您建议选择FPGA还是GPU方案？  
2. 如果要采购二手的HFT硬件设备，有哪些靠谱的渠道推荐吗？(实验室经费有限T_T)  
3. 能否分享一些公开的延迟测试数据作为我们的参考文献？  

PS：如果有合适的设备供应商愿意提供教育折扣，欢迎私信联系！我们可以提供测试报告和学术引用作为回报 :)