由一个存储集群和一个计算集群组成的服务器

该服务器是由一个存储集群和一个计算集群组成。存储集群提供4.1Tbps读写带宽以及1.2PB容量。计算集群搭载1100张高端显卡，每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算，相当于4万台个人电脑算力。

在全球著名对冲基金Two Sigma的主页上，公司介绍中写到，只有基于数据的、不断优化迭代的科学方法才是最好投资方式。他们使用42 PB（1PB=1000TB，1TB=1000GB）数据用于投资模型，涵盖了10000个以上的数据源，并使用33万个CPU以上的集群处理数据。

数字化时代，基于传统统计、计量的方法已无法处理如此大的数据量。而机器学习、深度学习的优势随着大数据、计算机处理能力的飞速发展逐渐展现出来。

数据驱动的量化策略，是指通过相关数据，直接识别金融市场的模式或规律，寻找投资机会，这一直是对冲基金主流的策略模式之一。在数字化时代，这类策略将越来越得到重视，而机器学习自然是这类策略主要的技术与方法之一。

为什么「顶级量化对冲基金们」要自建人工智能平台？

全球每年数据增长表

数据近几十年都一直在指数级增长， 当5G全面普及，物联网中各样设备接入互联网，每年产生的数据还将几何式爆炸增长。

IDC预计，到2025年全球数据每年将达到163ZB。

随着石油的价格一降再降，将数据比作世界上最有价值的资源，已然没有任何疑问。

数据将使我们有机会改进我们的决策，在经济、社会中的作用将更加举足轻重。越来越多的公司使用这些数据用于企业自身决策，并为他们的客户提供更好的服务。那些能够充分利用数据为用户服务，解决问题的企业将会在新的竞争中脱颖而出。