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實驗室花了兩三年分階段建置完成，有電視牆，旋轉跑馬燈，以及由數十台電腦所組成近十組的交易操作區。除了硬體設備外，實驗室中最有價值的，當推歷史逐筆交易資料。逐筆資料價格昂貴，期交所在網路上販售的期貨選擇權資料，每個月就要近萬元。有了逐筆交易資料，未來就有機會研製模擬交易所，用來重播任何歷史時段之交易，分析變動特性以及回測交易策略等。實驗室整個資料量約3TB，來源結構各不相同，使用起來可能要費一番功夫。

數十年來，世界金融業一直都是即時串流與大數據科技的實踐者。每天各股市的即時成交行情，都要能不間斷地發送到數萬到數億用戶的電腦與行動裝置中。隨著交易行情的跳動，每個金融機構的後台系統都要不停地計算相關資料，並立刻將結果發送到訂閱該資料的用戶面前。

去年在美國紐約Morgan Stanley任職的吳金錠博士，在中研院演講「Engineering Challenges and Career Options in FinTech」時就提到，美國金融市場每天的即時交易資訊就有好幾TB，雖然很貴，但是金融業者還是要投資建構完整的逐筆歷史資料庫。再來，速度很重要，只有第一名能搶到最好的價錢，所以連GPU,FPGA,ASIC等技術都有人拿出來用，就是希望能在僅有幾個微秒(us)的反應時間內下單。

圖形處理器GPU(graphics processing unit)概念最早由NVIDIA所提出，是專門用在處理繪圖顯示的計算上。由於功能強大，現在已應用到比特幣挖礦及人工智慧機器學習方面等需要大量高速運算的應用上。特殊應用積體電路ASIC就是直接做IC，用硬體來處理，速度最快，然而費用高昂。而FPGA是一種可程式化連線的IC半成品，成本較ASIC低很多，可以隨時修改，主要是用在開發ASIC前做為功能驗證模型開發之用。開發FPGA要用硬體描述語言VHDL來做，就是寫程式。只是在腦中要想著硬體，然後再用程式語言把它描述出來而已。從CPU經GPU到FPGA與ASIC這條路，就是提性能的標準過程。