什么是显卡？

简单来说，我们通常所说的显卡基本可以等同于GPU，又叫做图形处理器，主要做图像和图形相关运算工作，比如输出我们的电脑显示屏所显示的画面。

那么，GPU和我们平时所说的CPU有哪些不同呢？

CPU指的是中央处理器，通常被称为计算机的大脑。通常CPU会用于处理复杂逻辑的程序，比起其他种类的硬件有着无可比拟的优势。它就像是一个技术专家，适合做一些复杂的带逻辑的运算，比如逻辑运算、响应用户请求、网络通信等。但是由于它本身的内核较少，所以不适合做大量的重复运算。

而GPU更像是一群流水线上的工人，适合做非常大量的简单运算，并且可以在同一时间进行，所以它的效率是非常高的。

英伟达的显卡的型号主要是前缀+数字组成，按照用途可以大致分为“游戏卡”和“专业卡”两类。专业卡主要会用于科研、商业层面的大模型训练、3D设计等，之前提到的被禁售的H100/A100就属于专业卡的一种。它们和游戏卡的最大区别在通信和内存上，本身的算力差距并不大。

显卡对量化管理人有哪些影响？

从量化投资的角度来说，国内量化管理人当前对于显卡确实存在一定的需求，这主要是由于当前量化策略中深度学习部分的占比日益增大。

深度学习需要大量的计算，每个输入都要经过网络的多重计算才能得到最终的输出结果，所使用的网络更复杂，计算量就更大，对于算力的需求也就更大。

但是深度学习中各参数之间是相对独立的，因此在训练的时候可以并行处理运算，这也是深度学习中往往对GPU的需求远远大于CPU的原因。对于深度学习来说：

• CPU：负责读取原始数据，将数据暂时存在内存中，准备传给后续的模型。

• GPU：对数据进行计算、训练模型得到模型的参数（可并行的大规模重复计算）、使用模型进行推理/预测。

因此，算力很大程度上决定了量化管理人开发深度学习策略的效率。对于策略中深度学习占比越多的管理人来说，显卡的重要性越大。

本次禁售会影响量化管理人吗？

可以说，英伟达的GPU几乎成为当下算力需求激增时期的硬通货，不少量化管理人也都在使用英伟达的芯片加强算力。那么，本次英伟达遭遇禁售会对量化管理人产生影响吗？

我们认为量化管理人基本不会受到此次事件的影响，主要原因如下：

①当前量化管理人对于专业级显卡的需求并不大，大部分管理人所使用的依然是高性价比显卡，而这类显卡在国内销售大部分并没有受到限制。（后续可能会面临小幅度的涨价，因此会小幅增加算力上的支出成本）

②股票市场中天然信噪比较低，且历史数据有限，量化中所用的深度学习模型本身也不会过于复杂。以模型的参数量来衡量，量化中的神经网络通常在百万级别，比较之下，ChatGPT这类大模型的参数量都在千亿级别。因此，对于量化管理人现阶段在机器学习策略上的开发，专业级显卡的意义有限。

整体而言，根据我们与管理人的沟通，大部分管理人对于算力的储备都非常充足，当前基本都处于盈余状态。而一些头部的管理人，对专业级的显卡也是有战略储备的，因此不必担忧管理人的算力会受到影响。后续量化能否持续创造超额，依然取决于管理人策略的持续性和迭代能力。

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