Low-Latency AI Trading Kernels in C++20 : GPU Acceleration, FPGA Prototyping, and Execution Strategies for Deep RL and Neural PDE Policies

Sprache: Englisch

Verlag: Independently Published Jun 2026, 2026

9798180331328

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Neuware - Reactive PublishingMaster the engineering of ultra-low latency AI trading systems with this technical deep dive into modern C++20, GPU acceleration, and FPGA prototyping.This book explores the complete pipeline for building high-performance trading kernels capable of executing deep reinforcement learning (Deep RL) and neural PDE policies at extreme speeds. You will examine production-grade implementations using C++20 features, CUDA and GPU optimization techniques, and FPGA-based acceleration strategies designed for sub-microsecond decision cycles in live markets.Key topics include: - Modern C++20 architectures for low-latency kernel design- GPU acceleration patterns for neural network inference in trading- FPGA prototyping workflows for custom hardware acceleration- Integration of Deep RL agents and neural PDE solvers into real-time execution engines- Memory management, concurrency, and deterministic performance optimizationsWritten for quantitative developers, high-frequency trading engineers, and AI systems programmers, this book provides detailed code examples, architectural diagrams, and practical implementation guidance for building next-generation low-latency trading infrastructure.Ideal for readers with strong backgrounds in C++, GPU programming, and machine learning who want to push the boundaries of execution speed in algorithmic trading.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9798180331328

Titel
Low-Latency AI Trading Kernels in C++20 : GPU Acceleration, FPGA Prototyping, and Execution Strategies for Deep RL and Neural PDE Policies
Autor
James Preston
Verlag
Independently Published Jun 2026
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-13
9798180331328
Artikelgewicht
634 Gramm
Abmessungen
229x152x33 mm

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