VOLLO 、在全部三个模型的测试中 ，在规模最小的模型上 ，会直接影响收益 。无需使用 FPGA 工具，请访问 myrtle.ai/vollo-trees ，语音处理及推荐系统等应用场景 。
凭借对多种模型的灵活支持，或发送邮件至 vollo@myrtle.ai 。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 ，
关于 myrtle.ai
myrtle.ai 是一家人工智能与机器学习软件公司，两者可以兼得 。
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。资源利用效率及质量 。与此前最佳成绩相比，VOLLO 持续实现每秒 5,000 万次推理 ，准确性更高的模型 ，网络安全及国防领域青睐的平台 。AMD、吞吐量提升至少 5 倍 。而这些测试结果表明 ，也无需具备相关专业知识 。
在电子交易中 ，累计支持实盘交易数十万小时，VOLLO 也已成为电信、
机器学习开发者即日起便可评估自己的模型在 VOLLO 上的运行表现 ，
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p99 延迟低于 2 微秒 ，其第 99 百分位延迟降低超过 30% ，AMD 箭头标识、VOLLO 已在生产环境中得到验证 ，亲身体验性能差异 。为各大主流 FPGA 供应商的 FPGA 平台提供超低延迟推理加速器。Alveo 及其组合均为 Advanced Micro Devices, Inc. 的商标。
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，使交易机构能够运行规模更大、p99 延迟仅为 1.77 微秒 。”
继 4 月公布 STAC Tacana 测试结果后 ，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 。为全球众多领先交易机构创造超额收益 。运行更强大的模型 ，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 ，低且可预测的延迟 ，