VOLLO 、刷升树与此前最佳成绩相比 ，新梯亲身体验性能差异。度提的
机器学习开发者即日起便可评估自己的推理模型在 VOLLO 上的运行表现 ，运行更强大的旗下模型 ，该标准由领先金融机构的刷升树量化专家和技术人员共同设计 ，VOLLO 已在生产环境中得到验证，新梯
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p99 延迟低于 2 微秒 ，也无需具备相关专业知识 。推理p99 延迟仅为 1.77 微秒 。即可在 VOLLO 上测试自己的模型，准确性更高的模型 ，其第 99 百分位延迟降低超过 30% ，在规模最小的模型上 ，网络安全及国防领域青睐的平台 。VOLLO 持续实现每秒 5,000 万次推理 ，p99 延迟均低于 2 微秒。从而无需再在模型质量与运行速度之间取舍。在全部三个模型的测试中 ，用于评估能够运行指定模型的各类技术栈的性能 、其 VOLLO® 推理加速器在针对梯度提升树的 STAC-ML Markets（推理）基准测试中创下新纪录 。大语言模型 、
myrtle.ai 首席执行官 Peter Baldwin 表示 ：“交易机构希望在保持速度的同时 ，每秒推理量最高达 5,000 万次；经审计的基准测试结果于今日在伦敦 STAC 峰会上公布
英国剑桥2026年10月6日 /美通社/ -- myrtle.ai 今日宣布，
Independently audited by STAC
VOLLO 运行于 Blackcore ICON 3132-SM+ 服务器内的 AMD Alveo™ V80LL 计算加速卡上 ，从接收到市场数据到作出决策所需的时间 ，使交易机构能够运行规模更大、而这些测试结果表明，两者可以兼得 。无需使用 FPGA 工具 ，语音处理及推荐系统等应用场景 。VOLLO 现已同时保持决策树和神经网络推理的确定性延迟纪录 。AMD 箭头标识 、吞吐量提升至少 5 倍 。为全球众多领先交易机构创造超额收益。累计支持实盘交易数十万小时 ，
或发送邮件至 vollo@myrtle.ai 。资源利用效率及质量 。”继 4 月公布 STAC Tacana 测试结果后 ，VOLLO Accelerator 及 VOLLO 标识均为 myrtle.ai 的注册商标。如今 ，
在电子交易中 ，
STAC-ML Markets（推理）是针对实时市场数据推理的技术基准测试标准。VOLLO 也已成为电信 、低且可预测的延迟 ，其加速器适用于金融交易、这组经 STAC® 审计的测试结果于今日在伦敦举行的 STAC 峰会上公布 。凭借对多种模型的灵活支持 ，开发者无需具备任何 FPGA 专业知识 ，
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