- Signaloid verstärkt Markteinführungsdynamik durch Berufung zweier erfahrener Berater in den Bereichen quantitative Finanzen und Cloud-Infrastruktur.
- Dr. Han Lee, ehemaliger Global Head of Quantitative Strategies und Automated Trading bei Morgan Stanley, übernimmt den Vorsitz des Beirats von Signaloid.
- Dr. Nachiketh Potlapally, Distinguished Engineer bei Nscale und zuvor Security Architect bei Oracle Cloud Infrastructure und AWS, stößt zu Signaloid, während das Unternehmen den Einsatz seiner UxHw-Technologie in Cloud- und Edge-Umgebungen ausweitet.
- Christian Roth, ehemaliger Senior Director Enterprise Sales/vormals Director Product Marketing EMEA (Data Center, Business Clients, Storage und Networking), Intel.
Das britische Technologieunternehmen Signaloid hat heute die Berufung dreier erfahrener Branchenexperten in seinen Beirat sowie in leitende Führungspositionen bekannt gegeben, um die Markteinführungsdynamik hinter seiner Technologie zu stärken: Dr. Han Lee, ehemaliger Global Head of Quantitative Strategies und Automated Trading in der Abteilung Fixed Income bei Morgan Stanley, Dr. Nachiketh Potlapally, ehemaliger Architect bei Oracle Cloud Infrastructure, und Christian Roth, ehemaliger Senior Director Enterprise Sales, Intel. Basierend auf der fundierten Expertise in den Bereichen quantitative Finanzen und Cloud-Infrastruktur verstärken die Neueinstellungen die Markteinführungsdynamik von Signaloid in Europa, Japan und den USA.
Dr. Lee war vor seiner Führungsrolle bei Morgan Stanley als Global Head of Quantitative Analytics bei RBS tätig und verfügt über ein Ph.D. in Theoretical Physics von der University of Cambridge. Er ist Mitgründer von RLxPartners Ltd und fungierte als Berater des Leiters des Fachbereichs Physik an der University of Oxford.
Dr. Potlapally hat ein Ph.D. in Computer Science von der Princeton University. Er arbeitete zuvor an der Sicherheitsarchitektur von Hochleistungsprozessoren und -servern bei Intel und war Security-Architect bei Amazon Web Services (AWS) Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Als eines der ersten Mitglieder in den Teams sowohl bei AWS als auch bei OCI war er am Aufbau sicherer Cloud-Infrastrukturen von Grund auf beteiligt.
Christian Roth tritt in die Rolle des Chief Commercialization Officer bei Signaloid, nachdem er über zwei Jahrzehnte bei Intel in verschiedenen Führungspositionen im Vertrieb tätig war, darunter Senior Director Enterprise Sales und Global Key Account Director. Darüber hinaus war er Director of Product Marketing EMEA für den Bereich Data Center, Business Clients, Storage und Networking-Plattformen. Er ist Insead Alumnus (IEP), verfügt über ein MBA von der Carlsson School of Management/University of Minnesota, USA, und ein Global EMBA von der Executive Academy der Wirtschaftsuniversität Wien, Österreich.
Signaloids UxHw-Technologie: von serverbasierten quantitativen Finanzen zu Edge-Robotik und Physical AI
Viele missionskritische Anwendungen von der finanziellen Risikomodellierung und Energiesicherheitsanalyse bis hin zu Chipdesign, Robotik und KI stützen sich auf stochastische Methoden wie Kalman-Filter, Partikelfilter, Importance Sampling und Monte-Carlo-Simulationen. Diese Methoden sind in der modernen KI und dem maschinellen Lernen (ML) von besonderer Bedeutung und treiben Anwendungen an, die von bestärkendem Lernen und probabilistischer Programmierung bis hin zu Lokalisierung und Entscheidungsfindung in Physical-AI-Systemen reichen. Herkömmliche CPUs und GPUs führen solche Arbeitslasten in der Regel durch wiederholte Berechnungen auf Tausenden von Rechenkernen aus, was oft erhebliche Rechenressourcen, Laufzeiten und Energie erfordert.
Signaloids distributionserweiterte Rechenhardware (UxHw) verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz bei der Ausführung stochastischer Arbeitslasten. Anstatt sich auf eine hohe Anzahl wiederholter Berechnungen zu stützen, restrukturiert UxHw Rechenabläufe mithilfe von Binärübersetzung, optional ergänzt durch Hardwarebeschleunigung, um direkt auf Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu arbeiten. Dies ermöglicht Ergebnisse, die auf konventioneller Hardware andernfalls Milliarden von Operationen erfordern würden. Wenn UxHw auf bestehender Hardware eingesetzt wird, kann es Leistungssteigerungen um mehrere Größenordnungen liefern in einigen Fällen im Bereich des 1.000-fachen -, ohne dass Software umgeschrieben werden muss, und gleichzeitig den Energieverbrauch um ähnliche Größenordnungen senken.
Auf AWS r7iz-Recheninstanzen hat UxHw erhebliche Leistungssteigerungen bei Workloads im Bereich quantitative Finanzen gezeigt, darunter eine bis zu 430-fache Beschleunigung bei Value-at-Risk-(VaR)-Berechnungen mittels geometrischer Brownscher Bewegung sowie eine bis zu 580-fache Beschleunigung bei Berechnungen mit Heath-Jarrow-Morton-Modellen (die üblicherweise anhand eines Rasters von Swaption-Preisen kalibriert werden). Im Bereich Robotik und Physical AI erzielte UxHw bei Partikelfilter-Algorithmen auf eingebetteten Mikrocontrollern (MCUs) Beschleunigungen von mehr als dem 37-Fachen. Weitere Leistungssteigerungen sind möglich, wenn UxHw mit dem kürzlich angekündigten UxHw C0-ASIC von Signaloid kombiniert wird.
Das bringen die neuen Berater zu Signaloid: Erfahrung aus Anwendersicht in den Bereichen quantitative Finanzen und Enterprise-Clouds
Die Berufung der neuen Berater wird Signaloid dabei helfen, an seiner jüngsten Dynamik anzuknüpfen zum einen durch die Verfügbarkeit seiner UxHw-Toolchain für den Einsatz sowohl auf cloudbasierten als auch On-Premises-Instanzen von Amazon Web Services (AWS) für quantitative Finanzen, technische Simulationen und Hochenergiephysik-Simulationen, zum anderen durch neue Vertriebskanäle für seine Edge-Hardwaremodule (mit bestehenden Vertriebsverträgen mit Mouser Inc. und DigiKey Inc., zwei der weltweit größten Distributoren für Halbleiterbauelemente).
Diesbezüglich äußert sich der neu ernannte Vorsitzende des Beirats Dr. Han Lee, ehemaliger Global Head of Quantitative Strategies und Automated Trading bei Morgan Stanley, wie folgt: "Es kommt nicht oft vor, dass man eine neue Computertechnologie findet, die schon heute kommerziell bedeutende Herausforderungen löst und zugleich das Potenzial besitzt, die Grundlage für die Zukunft des Computings zu bilden. Signaloid hat nicht nur eine neue Klasse von Rechenplattformen erfunden, sondern diese auch konsequent bis zu einer produktionsreifen Cloud-Computing-Plattform weiterentwickelt, die über die von Unternehmenskunden geforderten wichtigen Sicherheitszertifizierungen verfügt. Als Physiker beeindruckt es mich, dass die Technologie bereits bei Kunden wie Boeing, Bosch und CERN zum Einsatz kommt und gleichzeitig bei Workloads im Bereich quantitative Finanzen eine um Größenordnungen höhere Geschwindigkeit als High-End-Serverprozessoren erreicht. Ich freue mich sehr, Signaloid als Berater beizutreten."
Über Signaloid
Signaloid wurde von Prof. Phillip Stanley-Marbell gegründet, einem ehemaligen Professor für Physikalische Berechnung an der Universität Cambridge und einem Forscher, der zuvor unter anderem bei Bell Labs, IBM, Apple und am MIT tätig war. Signaloid bietet eine Rechenplattform, die sich für rechenintensive Workloads eignet, von denen viele in Form von Algorithmen zur Verarbeitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen neu formuliert werden können. Die Technologie wird bereits von mehr als 3.000 Anwendern weltweit genutzt und ist als Cloud-, On-Premises- und Low-Power-Edge-Hardware verfügbar. www.signaloid.com
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