滿足關鍵的 FSI 需求
金融服務產業 (FSI) 機構需要高效能運算解決方案，以加快買賣和交易處理速度、加速取得市場情報，並改善客戶體驗，同時還要能壓低 TCO、簡化系統管理並維持安全性。探索 AMD 解決方案如何在四大 FSI 業務區塊達成這些首要任務：銀行、資本市場、保險和付款。
效能
由 AMD 提供力量的解決方案能為 FSI 應用提供卓越的低延遲、優異的每核心效能以及領先業界的加速/運算卸載。
高效率
使用搭載 AMD 處理器的解決方案，企業就有可能減少伺服器佔用空間，進而帶動能效與成本效益，幫助實現永續性目標。
安全性與合規
採用 AMD 處理器技術的解決方案，是建立在尖端的安全功能之上，有助於保護敏感的財務資料與交易，包括即時系統記憶體加密、硬體層級保護等等。
使用案例
- HPC 和網格運算
- 大數據和人工智慧
- 電子交易
- 員工生產力
適用於風險管理與合規的 HPC/網格
網格運算需要動態工作負載平衡、高可用性及強力的平行處理。因此，企業需要高密度伺服器解決方案來實現更快速的模擬、更深入的演算法分析以及更便宜的計算，以進行合規與風險管理。
以 AMD EPYC™ 伺服器處理器為基礎的解決方案，提供優異的每核心效能與核心密度，並且具備大量的 L3 快取記憶體，能將資料保持在較接近核心的位置——這些都是適合風險分析的理想設計。AMD 還提供專用加速器卡，以進行超低延遲的交易前風險評估與合規：Alveo™ UL3524。
大數據和人工智慧
AI 正在改革每個產業，FSI 也不例外。企業需要能夠支援強大人工智慧功能的技術，例如客戶聊天機器人、自動化借貸、個人化建議、即時詐騙預防等等。
這些功能需要高記憶體容量和高記憶體頻寬的解決方案。以 AMD EPYC 處理器和 AMD Instinct™ 加速器為基礎的解決方案正能夠實現此目標。AMD 還提供專用的加速器卡，幫助股票經紀人和交易所可靠地獲取即時市場資料：Alveo UL3524。
電子交易
AMD 產品以高時脈速度提供強大效能，是電子交易的理想選擇，並且具備高核心數的多執行緒處理能力，非常適合用於交易模擬。延遲情況可能會有所不同，這點需視交易類型而定。AMD 提供能滿足全種類需求的解決方案。
高頻率交易
精密、自動化的演算法可用於高頻率交易，一次執行大量交易。AMD Ryzen™ 7950X 處理器結合 AMD Alveo™ X3 或 AMD Solarflare™ X2 乙太網路轉接器，在 STAC-N1 基準測試跑出令人驚艷的效能；此基準測試是用於測量網路堆疊在模擬的市場資料環境中的表現。閱讀部落格。
其他交易形式
有些電子交易涉及的持有時間，比超低延遲或高頻率交易的時間長。不同的交易頻率可能代表不同的交易策略，而這也可能會影響其所需的硬體。第 5 代 AMD EPYC 系列包括高頻率 SKU，在型號名稱結尾標有 "F"，可為受延遲限制的交易提供競爭優勢。AMD Ryzen PRO 處理器也提供先進的運算能力和最低延遲的演算法交易。
員工生產力
FSI 工作團隊需要能產生最高員工生產力的商用系統，才能跟上不斷變化的市場環境需求。提供快速實驗、反覆執行及創新所需之最新技術，全面釋放使用者的潛力。
產品組合
- EPYC
- Alveo
- Instinct
- Ryzen PRO
- Radeon PRO
- Solarflare
AMD EPYC 處理器
AMD EPYC 伺服器處理器在內部部署和雲端的 FSI 運算，皆扮演重要角色。EPYC 處理器提供優異的效能、能效和 x86 相容性，可簡化移轉作業。
每個 EPYC 處理器還都配備AMD Infinity Guard1，一套完整的現代化安全功能，可在軟體啟動、執行和處理重要資料時，協助減少潛在的攻擊面。
精選合作夥伴
認識 CompatibL
CompatibL 是金融服務市場中交易與風險軟體的領先供應商。CompatibL 考量到業界持續追求數位轉型與競爭差異化，便在 AWS 上針對 AMD 第 4 代 EPYC 處理器測試其 CompatibL Platform 解決方案，並觀察到其應用程式在採用 AMD 處理器時，執行效能相當優異且能隨著資源提升而線性增長，程式碼也無須變更。
精選基準測試
Quantlib 上的 AMD EPYC
在量化金融的領域中，QuantLib 是一套開放原始碼的套裝軟體，擔任 HPC / 網格演算法的代理程式庫。採用 AMD EPYC 處理器的雲端實體在執行 QuantLib 基準測試時，效能超越競爭對手。2,3
AWS
高達 210%
與競爭解決方案相比，採用 EPYC 的 AWS EC2 M6a 實體的效能提升最多 210%2
Microsoft Azure
高達 170%
與競爭解決方案相比，採用 EPYC 的 Ds Azure x86 實體的效能提升最多 170%3
AMD Alveo 加速器
AMD Alveo 自適應加速器能滿足金融市場的獨特需求：金融市場常同時需要低延遲的網路與硬體加速，才能以奈秒級的速度進行演算法交易、交易前風險分析以及市場資料交付服務。
Alveo X3522PV、Alveo UL3422 和 Alveo UL3524 加速器針對低延遲和超低延遲交易，分別適用重視交易執行效能和重視演算法複雜度的演算法。Alveo V80、Alveo U55C 和 Alveo U50 加速器卡的運算加速器，為複雜的交易演算法、風險和價格模型以及資料分析提供更多資源。VCK5000 開發卡具備 AI 引擎，能以決定性延遲進行以 AI 為基礎的交易。
AMD Instinct 加速器
AMD Instinct™ MI350 系列顯示卡為資料中心的生成式 AI 與高效能運算 (HPC) 樹立了新標準。這些顯示卡是以全新的第 4 代 AMD CDNA™ 架構為基礎，能為大規模 AI 模型訓練、高速推論，以及科學模擬、資料處理和運算模型等複雜的 HPC 工作負載，提供卓越的效率和效能。
精選基準測試
Cinebench 上的 AMD Ryzen PRO
與競爭選項相比，搭載 AMD Ryzen PRO 處理器的系統在執行 Cinebench R23 nT 基準測試時，可提供較佳的效能。4
高達 2.4 倍
搭載 AMD Ryzen 7 PRO 7840 的 Lenovo ThinkPad Z13 Gen 2，與搭載 Intel Core i7-1265U 的 Dell Latitude 7340 相比，效能提高最多 2.4 倍4
高達 76%
搭載 AMD Ryzen 7 PRO 7840 的 Lenovo ThinkPad Z13 Gen 2，與搭載 Intel Core i7-1360P 的 Dell XPS 13+ 相比，效能提高最多 76%4
AMD Radeon™ PRO 顯示卡
透過金融資料觀察世界，就代表需要密集的視覺化能力，才能透過分析結果獲得市場洞見。搭載 AMD Ryzen 處理器的專業筆記型電腦與桌上型電腦，配備了整合式 AMD Radeon 顯示卡，能提供讓人身歷其境的視覺效果和 4K 串流，並且支援最新的高解析度顯示器與多螢幕配備。
AMD Solarflare 乙太網路轉接器
AMD Solarflare X 系列乙太網路轉接器搭配 OnLoad™ 系列的通訊協定加速軟體，已在全球領先業界的銀行、經紀公司、證券交易所、避險基金和造市商部署超過 15 年。它們提供經實證的低延遲，以最佳化的架構打造以提供可靠的營運和交易執行，並支援 10/25/40/100GbE 連線速率。
AMD 的 FSI 系統合作夥伴
AMD 合作夥伴提供經過實證的產品與加速解決方案，運用 AMD 技術縮短複雜系統正式投入雲端或內部部署環境所需要的時間。
案例研究
*所有效能與成本節省主張皆由文中所述公司或機構提供，未經 AMD 獨立驗證。效能與成本效益會受到各種變數的影響。此處的結果針對所述機構或公司，可能並非典型結果。GD-181。
尾註- GD-183：不同代的 EPYC 處理器具有不同的 AMD Infinity Guard 功能。伺服器 OEM 和/或雲端服務供應商必須啟用 Infinity Guard 安全性功能才能執行。請諮詢您的 OEM 或供應商，以確認是否支援這些功能。如要瞭解更多有關 Infinity Guard 的資訊，請造訪 https://www.amd.com/en/technologies/infinity-guard。
- SP5C-001：截至 2023 年 8 月 13 日為止的測試，使用以 Quantlib 1.30 程式庫為基礎的 AMD 基準測試。AMD 基準測試與上游 Quantlib 基準測試不同，因此無法將兩者結果作比較。
本次測試採用了 AMD 內部測試資料，是以 QuantLib 8400 工作基準測試為其量測基準；測試的樣本則為 AWS EC2 M6 和 M6a 實體，並使用了 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0。顯示的雲端效能結果是根據組態中的測試日期而定，符合 AMD 內部裸機測試係數並考量雲端服務供應商的效能負擔。結果可能會因基礎組態的變更以及其他條件而有不同，例如 VM 及其資源的放置、雲端服務供應商所作的最佳化、存取的雲端地區、共同租用戶，以及系統上同時執行的其他工作負載類型。AWS 隨選定價資料來源：https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/ (US-East 2)
比較：AMD 實體相較於其他 x86 實體的每美元算術效能提升 / 成本降低幅度
m6a.8xlarge vs m6i.8xlarge 32% 24.5%
m6a.12xlarge vs m6i.12xlarge 30% 23.3%
m6a.16xlarge vs m6i.16xlarge 46% 31.3%
m6a.24xlarge vs m6i.24xlarge 16% 13.7%
m6a.32xlarge vs m6i.32xlarge 41% 28.8%
m6a.48xlarge vs m6i.32xlarge 14% 12.5%
hpc6a.48xlarge vs m6i.32xlarge 216% 68.3%
中位數 32% 25%
平均 56% 29% - SP5C-002：截至 2023 年 8 月 13 日為止的測試，使用以 Quantlib 1.30 程式庫為基礎的 AMD 基準測試。AMD 基準測試與上游 Quantlib 基準測試不同，因此無法將兩者結果作比較。
本次測試採用了 AMD 內部測試資料， 是以 QuantLib 8400 工作基準測試為量測基準；測試樣本則為 Azure Standard D-series v5 和 HB120 v3 實體，並使用了 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0。顯示的雲端效能結果是根據組態中的測試日期而定，符合 AMD 內部裸機測試係數並考量雲端服務供應商的效能負擔。結果可能會因基礎組態的變更以及其他條件而有不同，例如 VM 及其資源的放置、雲端服務供應商所作的最佳化、存取的雲端地區、共同租用戶，以及系統上同時執行的其他工作負載類型。Azure 按量計費價格 https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/#pricing。
比較： AMD 實體相較於其他 x86 實體的每美元效能提升 / 成本降低幅度
Standard_D32as_v5 vs Standard_D32s_v5 29% 22.4%
Standard_D48as_v5 vs Standard_D48s_v5 38% 27.8%
Standard_D64as_v5 vs Standard_D64s_v5 22% 18.1%
Standard_D96as_v5 vs Standard_D96s_v5 28% 21.6%
Standard_HB120rs_v3 vs Standard_D96s_v5 172% 63.2%
中位數 29% 22%
平均 58% 31% - PHXP-70：根據 AMD 截至 2023 年 12 月 27 日，委託 BOXX Technologies 進行的測試，使用搭載 Intel Core i7 1365U 處理器、Intel 整合式顯示卡、16GB RAM、256GB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Dell Latitude 7340，搭載 Intel Core i7 1360P 處理器、Intel 整合式顯示卡、16GB RAM、1TB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Dell XPS 13+，以及搭載 AMD Ryzen 7 PRO 7840U 處理器、整合式 Radeon 顯示卡、32GB RAM、1TB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Lenovo ThinkPad Z13 Gen 2。使用下列測試：Cinebench R23 1T、Cinebench R23 nT、3DMark Night Raid Graphics、Passmark 11 Overall、Passmark 11 CPU Mark、PCMark 10 Extended、Puget Adobe Photoshop 及 Puget Adobe Premiere。 PCMark 和 3DMark 是 UL Solutions 的註冊商標。電腦製造商可能會改變組態，而產生不同的結果。結果可能會有所不同。
- GD-183：不同代的 EPYC 處理器具有不同的 AMD Infinity Guard 功能。伺服器 OEM 和/或雲端服務供應商必須啟用 Infinity Guard 安全性功能才能執行。請諮詢您的 OEM 或供應商，以確認是否支援這些功能。如要瞭解更多有關 Infinity Guard 的資訊，請造訪 https://www.amd.com/en/technologies/infinity-guard。
- SP5C-001：截至 2023 年 8 月 13 日為止的測試，使用以 Quantlib 1.30 程式庫為基礎的 AMD 基準測試。AMD 基準測試與上游 Quantlib 基準測試不同，因此無法將兩者結果作比較。
本次測試採用了 AMD 內部測試資料，是以 QuantLib 8400 工作基準測試為其量測基準；測試的樣本則為 AWS EC2 M6 和 M6a 實體，並使用了 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0。顯示的雲端效能結果是根據組態中的測試日期而定，符合 AMD 內部裸機測試係數並考量雲端服務供應商的效能負擔。結果可能會因基礎組態的變更以及其他條件而有不同，例如 VM 及其資源的放置、雲端服務供應商所作的最佳化、存取的雲端地區、共同租用戶，以及系統上同時執行的其他工作負載類型。AWS 隨選定價資料來源：https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/ (US-East 2)
比較：AMD 實體相較於其他 x86 實體的每美元算術效能提升 / 成本降低幅度
m6a.8xlarge vs m6i.8xlarge 32% 24.5%
m6a.12xlarge vs m6i.12xlarge 30% 23.3%
m6a.16xlarge vs m6i.16xlarge 46% 31.3%
m6a.24xlarge vs m6i.24xlarge 16% 13.7%
m6a.32xlarge vs m6i.32xlarge 41% 28.8%
m6a.48xlarge vs m6i.32xlarge 14% 12.5%
hpc6a.48xlarge vs m6i.32xlarge 216% 68.3%
中位數 32% 25%
平均 56% 29% - SP5C-002：截至 2023 年 8 月 13 日為止的測試，使用以 Quantlib 1.30 程式庫為基礎的 AMD 基準測試。AMD 基準測試與上游 Quantlib 基準測試不同，因此無法將兩者結果作比較。
本次測試採用了 AMD 內部測試資料， 是以 QuantLib 8400 工作基準測試為量測基準；測試樣本則為 Azure Standard D-series v5 和 HB120 v3 實體，並使用了 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0。顯示的雲端效能結果是根據組態中的測試日期而定，符合 AMD 內部裸機測試係數並考量雲端服務供應商的效能負擔。結果可能會因基礎組態的變更以及其他條件而有不同，例如 VM 及其資源的放置、雲端服務供應商所作的最佳化、存取的雲端地區、共同租用戶，以及系統上同時執行的其他工作負載類型。Azure 按量計費價格 https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/#pricing。
比較： AMD 實體相較於其他 x86 實體的每美元效能提升 / 成本降低幅度
Standard_D32as_v5 vs Standard_D32s_v5 29% 22.4%
Standard_D48as_v5 vs Standard_D48s_v5 38% 27.8%
Standard_D64as_v5 vs Standard_D64s_v5 22% 18.1%
Standard_D96as_v5 vs Standard_D96s_v5 28% 21.6%
Standard_HB120rs_v3 vs Standard_D96s_v5 172% 63.2%
中位數 29% 22%
平均 58% 31% - PHXP-70：根據 AMD 截至 2023 年 12 月 27 日，委託 BOXX Technologies 進行的測試，使用搭載 Intel Core i7 1365U 處理器、Intel 整合式顯示卡、16GB RAM、256GB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Dell Latitude 7340，搭載 Intel Core i7 1360P 處理器、Intel 整合式顯示卡、16GB RAM、1TB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Dell XPS 13+，以及搭載 AMD Ryzen 7 PRO 7840U 處理器、整合式 Radeon 顯示卡、32GB RAM、1TB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro 的 Lenovo ThinkPad Z13 Gen 2。使用下列測試：Cinebench R23 1T、Cinebench R23 nT、3DMark Night Raid Graphics、Passmark 11 Overall、Passmark 11 CPU Mark、PCMark 10 Extended、Puget Adobe Photoshop 及 Puget Adobe Premiere。 PCMark 和 3DMark 是 UL Solutions 的註冊商標。電腦製造商可能會改變組態，而產生不同的結果。結果可能會有所不同。