策略回测
高频读写历史特征，强调延迟稳定。
Context
为什么卡在这里
金融 AI 往往卡在存储 IO 和并发响应，而不是“有没有一张旗舰卡”。回测窗口短、特征读写频繁，盘一慢整条链路都慢。
要解决的问题
- 特征与行情读写成为瓶颈
- 高并发回测 / 推理响应变慢
- 训练与回测抢同一套盘
- 合规要求私有化与可审计
元枢怎么做
- 2U 全闪高性能节点，面向低延迟读写
- 可选存储加速引擎，抬高吞吐上限
- 训练、回测、推理分池或分时
- 私有化部署，日志与权限可审计
已在金融客户实际环境部署运行，为数据调度、模型训练与策略回测提供稳定支撑。
Scenarios
适用场景
同一套算力底座，按业务入口拆开用。
模型训练
因子 / 时序模型训练，与回测分资源。
实时推理
盘中或近盘服务，要求低延迟。
投研协作
多研究员共享算力与数据集权限。
Reference Config
参考配置（可按 POC 调整）
不是固定报价单——先对齐 workload，再锁档位。
POC
验证盘与延迟
- 单台全闪 AI 节点
- 基础监控
- 样例回测任务
验证 IO 是否为瓶颈
Standard
标准投研池
- 全闪节点 + 加速
- 训练/回测分池
- 权限与审计
投研日常
Prod
生产扩展
- 多节点 + 高可用
- 更严 SLA
- 驻场保障
生产交易相关
Delivery
交付构成
2U 全闪存储加速低延迟网络权限审计私有化驻场
Acceptance
建议验收指标
上线前把“算不算交付完成”说清楚，避免只验收到货。
| 指标 | 目标（示例） | 怎么验 |
|---|---|---|
| 读写延迟 | 约定 P95 | 压测报告 |
| 并发回测 | 约定并发作业数 | 实测 |
| 审计 | 操作可追溯 | 日志抽样 |
| 隔离 | 训练与回测互不影响 | 资源策略 |
Process
落地节奏
- 01
摸底
数据量、并发、延迟目标
- 02
POC
全闪方案打样
- 03
上线
分池与权限
- 04
保障
监控与扩容