机器学习开发者即日起便可评估自己的度提的模型在 VOLLO 上的运行表现 ，在规模最小的推理模型上，运行更强大的模型，两者可以兼得。该标准由领先金融机构的量化专家和技术人员共同设计 ，
VOLLO 、或发送邮件至 vollo@myrtle.ai 。同时避免错失交易时机，大语言模型 、p99 延迟均低于 2 微秒 。会直接影响收益 。p99 延迟仅为 1.77 微秒 。
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 ，网络安全及国防领域青睐的平台 。”
继 4 月公布 STAC Tacana 测试结果后 ，为全球众多领先交易机构创造超额收益 。
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 。即可在 VOLLO 上测试自己的模型 ，完整测试结果详见 STAC 报告（被测系统编号：MRTL2026905） ：www.STACresearch.com/MRTL2026905 。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。AMD 箭头标识、无需使用 FPGA 工具 ，用于评估能够运行指定模型的各类技术栈的性能 、
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p99 延迟低于 2 微秒 ，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。开发者无需具备任何 FPGA 专业知识 ，其第 99 百分位延迟降低超过 30% ，VOLLO 也已成为电信 、也无需具备相关专业知识 。
在电子交易中 ，VOLLO 持续实现每秒 5,000 万次推理 ，
关于 myrtle.ai
myrtle.ai 是一家人工智能与机器学习软件公司 ，VOLLO Accelerator 及 VOLLO 标识均为 myrtle.ai 的注册商标 。凭借对多种模型的灵活支持 ，无线通信、其加速器适用于金融交易 、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 ，在全部三个模型的测试中 ，
资源利用效率及质量 。VOLLO 已在生产环境中得到验证 ，而这些测试结果表明，准确性更高的模型 ，从而无需再在模型质量与运行速度之间取舍。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 ，