방금 서비스를 시작했습니다. 사이트와 서비스는 아직 다듬는 중이라 부정확한 내용이나 미흡한 점이 있을 수 있습니다. 미리 양해 부탁드립니다. 오류를 발견하셨거나 예상대로 작동하지 않는 부분이 있나요? 알려 주시면 빠르게 고치겠습니다.

KO
로그인 무료 평가
백테스트 · 모델 학습 · 파라미터 탐색

반복 계산은 더 빠르게, 결과는 동일하게

백테스트, 시뮬레이터 또는 모델의 계산 핵심을 보내 주세요. Rust crate는 셀프서비스 대시보드를 사용하며 C, C++, Python은 개별 기술 평가로 시작합니다. 공개 빌드로 결과를 직접 확인할 수 있습니다. 향상 폭과 검수 기준은 작업 및 플랫폼에 맞춰 합의합니다.

1시간 → 11분지표 파라미터 탐색, 실측 5.7× 기준, 무료 레벨 0 대비 레벨 2
1시간 → 4분스파이킹 신경망 학습 탐색, 실측 14.2× 기준, 무료 레벨 0 대비 레벨 2
0비트원본 코드와의 출력 차이
진행 방식 초기 평가는 무료
  1. 핫 코드 보내기

    비즈니스 로직을 뺀 연산 핵심부만 있으면 됩니다. 아직 코드를 공유하기 어렵다면 무료 하네스의 측정 데이터 패키지로 시작하세요.

  2. 검증 방법 합의

    Rust의 빌드 조정과 자동 최적화는 구매 전에 측정합니다. 개별 레벨 2 작업은 범위, 측정 가능한 최솟값 및 검수 절차를 합의합니다.

  3. 유료 작업 선택

    레벨 1은 측정된 속도 향상이 10% 미만이면 청구하지 않습니다. 레벨 2의 가격, 선금 및 검수는 별도 주문으로 합의합니다. 출력의 동등성은 합의된 플랫폼에서 검증합니다.

바로 아래에서 직접 내려받아 실행할 수 있는 실측 사례를 확인하세요 ↓
측정 완료

표준 벤치마크, 원본과 비트 단위로 동일한 출력

Silesia 압축 코퍼스, Xiph 비디오 클립, ETT 시계열 예측 데이터셋, 기술적 분석 지표 등 공개 코드와 널리 쓰이는 데이터셋을 사용했습니다. 모든 측정은 수정하지 않은 원본을 대상으로 전체 세트를 실제로 순차 실행한 결과이며, 모든 출력을 바이트 단위로 비교합니다. 코덱의 정확성 증명은 독립 검토를 통과했습니다.

세 레벨 모두 · 바이너리 공개

Python ta의 ADX, ATR, PSAR 지표

Python과 비트 단위로 동일한 결과를 내는 ta 0.11 라이브러리의 Rust 포트입니다. 100만 개 바에 대한 파라미터 스윕으로, 윈도우 다섯 가지에 대한 ATR, ADX, ±DI와 네 가지 설정의 Parabolic SAR를 계산합니다. 모든 레벨을 빌드해 측정 장비에서 측정하고 공개했습니다. 프로그램이 패닉으로 종료되는 입력을 포함해 모든 레벨의 출력이 바이트 단위로 동일합니다.

5.7×무료 레벨 0 대비 레벨 2, 전체 실행 시간
18×연산 부분, Numba 대비
< 48시간레벨 2 엔지니어 작업 시간

같은 알고리즘을 Numba로 구현하면(역시 비트 단위로 동일) 연산에 335 ms, pandas.read_csv에 201 ms가 걸립니다. 레벨 2는 연산 18 ms, CSV 파싱 20 ms, 프로그램 전체 81 ms입니다. Python ta는 10만 개 바당 20.5초가 걸립니다.

기준선, 실행당 사이클 (M1, 중앙값) 13억 7,690만 503 ms
레벨 0LTO, codegen-units, target-cpu · 무료 12억 4,860만463 ms · 기준
레벨 1증명된 자동 최적화 7억 9,140만342 ms · 1.58× 사이클 · 1.35× 시간
레벨 2엔지니어: 새로운 연산 방식 1억 4,330만81 ms · 8.7× 사이클 · 5.7× 시간
측정 환경: Zen 3, vPMU 사이클, 교차 9라운드. 시간은 데이터 읽기를 포함한 프로그램 전체입니다. 레벨 1과 2는 무료 레벨 0과 비교합니다. 측정한 것은 공개한 파일 그대로입니다. 이 사례에서는 자동 최적화만으로 사이클 기준 1.58× 빨라지며, 가장 큰 이득은 레벨 2에서 나옵니다.
다운로드 · MIT · Linux x86-64 전체 패키지1 MB: 레벨별 프로그램, 기준선 소스, 데이터 생성기, 측정 결과 기준선 레벨 0 레벨 1 레벨 2 검증 방법 SHA256SUMS
세 레벨 모두 · 바이너리 공개

스파이킹 신경망의 학습 파라미터 탐색 (BindsNET 모델)

순환 연결을 가진 128개의 LIF(누설 적분-발화) 뉴런 저장소이며, 입력 가중치는 STDP(BindsNET PostPre)로 온라인 학습합니다. 탐색은 5,000스텝의 합성 시장형 스트림에서 임계값, 막 시간 상수, 학습률을 바꿔 24개의 네트워크를 학습합니다. Rust 프로그램은 주 입력과 생성된 54개 데이터 세트 모두에서 BindsNET 스크립트와 비트 단위로 같은 결과를 출력합니다.

15.8×무료 레벨 0 대비 레벨 2, 사이클 (시간 14.2×)
395×BindsNET의 같은 탐색 대비, 단일 코어
0비트BindsNET과의 차이

PyTorch 기반 BindsNET 0.3.3(CPU, 단일 스레드, 같은 코어): 탐색에 24.0초가 걸리며 대부분은 스텝마다의 Python 및 디스패치 오버헤드입니다. 레벨 2는 같은 코어에서 60.9ms입니다. 여기서는 빌드 튜닝만으로는 일반 빌드보다 6% 느렸습니다. 자동 최적화는 레벨 0 대비 사이클 기준 3.89×, 레벨 2는 15.8×입니다.

기준선, 실행당 사이클 (M1, 중앙값) 35억 2,500만 805 ms
레벨 0LTO, codegen-units, target-cpu · 무료 37억 4,260만865 ms · 기준
레벨 1증명된 자동 최적화 9억 6,240만222 ms · 3.89× 사이클 · 3.90× 시간
레벨 2엔지니어: 새로운 연산 방식 2억 3,700만60.7 ms · 15.8× 사이클 · 14.2× 시간
측정 환경: Zen 3, 격리된 VM의 vPMU 사이클, 교차 9라운드. CCX는 측정용으로 예약했습니다(16개 논리 CPU 중 2개는 통제 밖). 레벨 1과 2는 무료 레벨 0과 비교합니다. 측정한 것은 공개한 파일 그대로입니다.
다운로드 · MIT · Linux x86-64 전체 패키지0.8 MB: 모든 레벨의 프로그램, 기준선 소스, BindsNET 스크립트, 데이터 생성기, 측정 결과 기준선 레벨 0 레벨 1 레벨 2 검증 방법 SHA256SUMS
16–20×잘 만든 네이티브 포팅 대비
≈12,000×vn.py 자체 최적화 기능 대비
전략 최적화 · vn.py · 바이너리 공개

vn.py 파라미터 최적화: 같은 상위 10개를 10배 이상 빠르게

기본 제공 이동평균 전략의 600개 파라미터 조합에 대한 vn.py 전수 탐색 최적화입니다. 우리 프로그램은 같은 상위 10개 조합을 같은 샤프 지수, 수익률, 낙폭, 거래 횟수로 출력하며, AVX2 머신에서는 비트 단위로 일치합니다. 각 이동평균을 한 번만 계산하는 잘 만든 네이티브 포팅보다 16–20× 빠르고, vn.py 자체보다 약 12,000× 빠르며, 그 대부분은 Python을 벗어난 데서 나옵니다. AMD Zen 3와 Zen 4에서 측정했습니다.

다운로드 · MIT · Linux x86-64 전체 패키지60 KB: 우리 프로그램, 두 가지 네이티브 포팅, vn.py 드라이버, 데이터 생성기, 두 플랫폼의 측정 결과 측정 내용
2.3–7.4×7개 지표, C
2.0–6.0×Python에서, 수정 없이
C 라이브러리 · 그대로 교체 · 바이너리 공개

TA-Lib 기술 지표: 더 빠른 교체 라이브러리

같은 ABI로 TA-Lib 0.8.1 C 라이브러리를 대체합니다. C 프로그램과 TA-Lib Python 래퍼는 수정 없이 사용하며, 모든 출력이 공식 라이브러리와 비트 단위로 일치합니다(459만 회 호출 검증). 100만 개 바에 대한 파라미터 스윕에서 7개 지표(CCI, SAR, DX, ADX, EMA, STOCH, RSI)가 공식 빌드와 -march=native 빌드 중 더 빠른 쪽보다 2.3–7.4× 빠르며, AMD Zen 3와 Zen 4에서 측정했습니다. 수정하지 않은 Python 래퍼를 통해서도 같은 스윕이 2.0–6.0× 빠릅니다.

다운로드 · BSD-3 · Linux x86-64 전체 패키지3.2 MB: 라이브러리, 벤치마크 프로그램, 비트 일치 검증 도구, 두 플랫폼의 측정 결과 측정 내용
5.6–5.9×원본 Rust 대비
2.3–3.6×PyTorch + Inductor 대비(전체 코어)

Rust 시계열 예측

공식 학습 가중치를 적용한 DLinear를 ETT 데이터셋 4종의 테스트 분할 전체 윈도우에서 원본 Rust 구현과 비교했습니다. 전체 코어를 사용하면 Inductor 컴파일러를 적용한 PyTorch보다 2.3–3.6배 빠릅니다. PatchTST는 2.2–2.5배입니다.

1.29–1.36×

rav1e 0.8: AV1 인코딩

측정 전에 무작위로 고른 Xiph 클립 5개: Elephants Dream, Park Joy, Johnny, Bus, Stefan. speed 6과 10에서 전체 인코딩 과정을 측정했습니다. 모든 클립이 빨라졌고, 비트스트림은 바이트 단위로 일치합니다.

다운로드 · BSD-2 · Linux x86-64 전체 패키지 기준선 TAKT 검증 방법 SHA256SUMS
3.4×원본 Rust 대비
4.0×C libbz2 대비

bzip2 압축 해제

순수 Rust 크레이트 bzip2-rs, Silesia 코퍼스 12개 파일 전체(212 MB). 모든 파일이 2.8–4.2배 빨라졌습니다. 테스트 스트림 40만 개(그중 36만 개는 손상됨)에서도 데이터와 오류 메시지가 모두 일치합니다.

다운로드 · MIT · Linux x86-64 전체 패키지 기준선 TAKT 검증 방법 SHA256SUMS

측정 장비: AMD Threadripper PRO 5975WX (Zen 3, AVX2). 전체 세트를 실제로 실행해 얻은 중앙값의 비율이며, 코덱은 7라운드, 모델은 5회 반복했습니다. 단일 스레드에서는 이 모델들에서 아직 PyTorch가 더 빠릅니다. PyTorch는 덧셈 순서를 바꾸지만, 저희는 원본 코드와 비트 단위로 동일한 출력을 유지하기 때문입니다. 이는 특정 코드에 대한 결과이며 고객 코드에 대한 약속이 아닙니다. 고객의 크레이트는 측정한 뒤에 수치를 제시합니다.

가격

이미 확인한 가속에만 비용을 지불합니다

레벨 1 가격은 핫 코드의 규모와 달성한 가속에 따라 정해집니다. 결제 전에 결과를 확인하므로 얻은 만큼만 지불합니다.

레벨 0
$0
  • 빌드 프로필: LTO, codegen-units, target-cpu, PGO
  • 고객이 직접 적용하는 플래그 레시피
  • 핫 코드 2,000줄 이하
  • 몇 분 내 완료

수치는 예측이 아니라 측정 장비에서 측정한 값입니다.

레벨 2 · 엔지니어
별도 견적 선금 30%
  • 무엇보다 연산 패러다임 전환, 이어서 데이터 레이아웃, SIMD 등
  • 몇 시간에서 며칠
  • 잔금은 지표 기준 검수 후 지불

보증 최솟값에 미달하면 계약서의 표에 따라 금액을 잔액으로 돌려드립니다.

레벨 1 가격

레벨 0 대비 가속1,000줄 이하1,000–3,000줄3,000–10,000줄10,000줄 초과
10–25%$290$490$890별도 문의
25–100%$790$1,190$2,390별도 문의
100–200%$1,190$1,790$3,590별도 문의
200% 초과$1,990$2,990$5,990별도 문의

가속은 새 빌드가 레벨 0보다 몇 배 빠른지에서 1을 뺀 값입니다. 100%는 2배, 200%는 3배 빠르다는 뜻이며, 사이클로 환산하면 25%는 −20%, 100%는 −50%, 200%는 −67%입니다. 무료 레벨 0은 2,000줄 이하의 핫 코드에 적용되며, 그보다 큰 코드에서는 레벨 1에 포함됩니다. 플랫폼 추가 시 +30%입니다. 줄 수는 llvm-cov로 계산하며, 패스포트 벤치마크에서 실행되는 코드만 셉니다(자세한 내용은 “줄 수는 어떻게 계산합니까?” 질문 참조).

얼마나 절약되나요

현재 1회 실행 시간과 실행 빈도를 입력하세요. 가속 배수는 무료 평가 결과를 사용하세요. 5.7×는 실측한 ta 사례입니다.

월간 절약되는 대기 시간—
월간 절약되는 연산 비용—

입력값으로 계산한 단순 산술입니다: 절약 시간 = 실행 횟수 × 실행 시간 × (1 − 1/가속 배수). 고객 코드의 가속 배수는 결제 전에 실측합니다.

CI 구독: 새 릴리스에서도 가속 유지

플랜월 요금(연 단위 청구)포함 내용
Crate$149핫 코드 2,000줄 이하, 월 최대 4회 릴리스, 플랫폼 1개
Team$399최대 10,000줄, 월 최대 20회 릴리스, 플랫폼 2개
Enterprise$1,500부터여러 크레이트, SLA, 고객 하드웨어에서 검수

구독 기간은 1년이며, 연간 요금($1,788, $4,788 또는 $18,000부터)은 구독 시작 시 잔액에서 차감됩니다. 새 릴리스마다 다시 최적화하고 동등성을 검증합니다. 계약 수준까지 가속하지 못한 릴리스가 있으면, 해당 월의 릴리스 중 그런 릴리스가 차지하는 비율만큼 한 달분을 보상받습니다. 보상 방식은 월 요금 중 해당 비율만큼 잔액으로 적립하거나, 해당 비율만큼 구독 기간을 연장하는 것 중에서 선택할 수 있습니다. 예를 들어 한 달 동안 릴리스 4개 중 1개가 미달했다면 월 요금의 4분의 1 또는 4분의 1개월을 받습니다.

모든 결제는 고객 대시보드의 잔액을 통해 이루어집니다. 잔액은 Stripe를 통한 카드 결제(카드, Apple Pay, Google Pay 및 현지 결제 수단)나 계좌 이체로 충전하거나 프로모션 코드로 채울 수 있으며, 각 서비스 요금은 주문할 때 차감됩니다. 사용하지 않은 충전 잔액은 요청 시 환급하며, 프로모션 코드와 보너스로 적립된 보너스 잔액은 서비스 결제에 사용됩니다.

대상 고객

가속 효과가 가장 큰 분야

현재는 x86-64(AMD Zen 3, AVX2)에서 작업합니다. 가장 큰 효과는 각 단계가 이전 단계에 의존하는, 피드백이 있는 조밀한 반복 계산에서 나옵니다. 점화식 지표, 과거 데이터에 따른 전략 시뮬레이션, 스파이킹 네트워크와 기타 순환 모델의 학습, 여러 파라미터 세트에 걸친 탐색이 그렇습니다. 메모리를 오래 기다리거나 데이터를 비트 단위로 파싱하는 코드도 크게 빨라집니다.

백테스팅과 전략 시뮬레이션

트레이딩 엔진, 시장 데이터 리플레이, 파라미터 탐색과 진화 알고리즘. 비공개 고객 사례: 자동 최적화로 2.5–10.5배, 엔지니어 작업으로 최대 33.7배. 공개 사례: ta 지표, 무료 레벨 0 대비 전체 실행 시간 5.7배.

모델 학습과 파라미터 탐색

스파이킹 네트워크(BindsNET 방식)와 기타 순환 모델처럼 피드백이 강한 모델의 학습과 여러 파라미터 세트에 걸친 탐색입니다. 레벨 2에서는 Python 모델을 비트 단위로 일치하게 Rust로 이식합니다. 공개 사례: BindsNET 모델의 STDP 학습 탐색, 무료 레벨 0 대비 15.8×, BindsNET 자체 대비 395×, 출력은 동일.

아카이브와 데이터 파이프라인

아카이브 압축 해제, Wikipedia 및 OpenStreetMap 덤프, 과학·유전체 데이터, 로그 저장. bzip2: 원본 Rust 대비 3.4배, C 대비 4.0배.

비디오와 AV1

rav1e 기반 비디오 플랫폼과 클라우드 트랜스코딩. 전체 인코딩에서 1.29–1.36배로, 클러스터 규모로 보면 서버 약 4분의 1에 해당하는 차이입니다.

CPU 기반 ML 추론

Python 없이 Rust로 구현한 시계열 모델: 부하, 수요, 에너지 예측. 원본 Rust 대비 5.6–5.9배이며, 전체 코어 사용 시 PyTorch보다 빠릅니다.

코드 유형실측 가속측정 사례
상태 기반 시뮬레이션, 단일 히스토리 기반 후보 탐색2.5–34×트레이딩 엔진
스파이킹 네트워크: STDP 학습, 파라미터 탐색3.9–15.8×BindsNET: LIF + STDP
기술적 분석 지표, 파라미터 스윕1.6–8.7×ta: ADX, ATR, PSAR
전략 최적화기: 파라미터 그리드 탐색16–20×vn.py: DoubleMaStrategy
C 지표 라이브러리, C 또는 Python에서 호출2.0–7.4×TA-Lib 0.8.1
테이블 탐색과 비트 단위 파싱을 하는 디코더2.5–4×bzip2, Silesia
전체 코어를 사용하는 소형 모델 추론2.2–5.9×DLinear, PatchTST, ETT
모드 탐색을 하는 인코더1.3–1.4×rav1e, Xiph
암호 프리미티브, 수작업 SIMD 코덱, 강력한 C 라이브러리가 이미 있는 포맷없음SHA-256, ChaCha20, x264, LZ4

ta와 스파이킹 신경망: 무료 레벨 0 대비, 사이클 기준. 나머지 행: 원래 프로그램 대비, 또는 사례에 명시된 경우 C 기준 라이브러리 대비.

작동 방식

첫 측정부터 서명된 빌드까지

직접 측정

무료 하네스가 사이클, 명령어 수, 캐시 미스, 분기 예측 실패, 실행 시간을 기록합니다. 소스 코드 없이 측정 데이터 패키지만 보내 주시면 예비 범위를 알려 드립니다.

핫 코드 전달

추정이 아닌 실측을 하려면 소스가 필요합니다. 비즈니스 로직을 제외한 연산 핵심부만 추출하도록 도와 드리고, 기준 측정 장비에서 기준선을 측정합니다.

측정 패스포트 확정

작업 시작 전에 플랫폼, 워크로드, 도구 버전, 측정 프로토콜을 기록합니다. 결과는 이 수치를 기준으로 산정합니다.

세 가지 수치 확인

레벨 0과 레벨 1은 측정 장비에서 미리 측정합니다. 레벨 2는 범위, 일정, 보증 최솟값으로 제시합니다.

빌드 수령

결제 후 서명된 라이브러리, 헤더, SBOM, 측정 및 동등성 검증 보고서를 제공합니다.

엔지니어를 위한 정보

근거

저희가 무엇에 서명하고, 어떻게 측정하며, 고객이 직접 무엇을 확인할 수 있는지: 측정 패스포트, 공개 하네스, 고객 코드의 격리, 일반적인 선택지와의 비교.

보증

특정 하드웨어에서 구체적인 수치를 약속합니다

작업 시작 전에 측정 패스포트를 확정합니다. CPU 모델과 주파수, 입력 데이터 해시를 포함한 워크로드, rustc 및 도구 버전, 측정 프로토콜이 기록됩니다. 계약은 이 지표만을 대상으로 합니다.

M1실제 CPU의 사이클고정 주파수로 동작하는 기준 측정 장비의 PMU 카운터로 측정하며, 기준선과 새 버전을 교차 실행합니다. 보증 대상은 이 지표입니다.
M2결정론적 사이클 및 명령어 수버전을 고정한 시뮬레이터로 측정합니다. 저희와 고객이 같은 수치를 얻으므로 교차 검증과 CI에 사용합니다.
M3시간 p50 / p99지연 시간이 중요한 작업에서는 p99 기준으로 보증할 수 있습니다.
M4최대 메모리제약 조건: 기준선보다 합의된 비율 이상 나빠지지 않아야 합니다.
M5정확성차등 테스트와 퍼징을 수행하며, 최적화 과정에서 한 번도 노출되지 않은 비공개 입력도 사용합니다.
계약서 문구

“플랫폼 P에서 측정 패스포트의 프로토콜에 따라, M4와 M5가 충족되는 조건으로 M1의 중앙값은 기준선 대비 최소 X% 감소한다.”

실제 CPU의 사이클을 쓰는 이유. 시뮬레이터는 재현 가능한 수치를 주지만 항상 정확하지는 않습니다. 넓은 SIMD 명령어 사용 시의 클럭 하락, 프리페처, 멀티스레딩의 영향을 반영하지 못하기 때문입니다. 그래서 계약은 실제 하드웨어를 기준으로 하고, 시뮬레이션은 교차 검증에 사용합니다.

비공개 입력. 가속이 벤치마크에 과적합되지 않도록 데이터 일부를 검수 때까지 보류합니다. 이 데이터는 암호화해서 보내 주시고, 바이너리가 준비된 후에 키를 전달해 주시면 됩니다.

하네스

직접 측정해 보세요

무료 오픈 소스 명령줄 도구(MIT)로 저희 측정 장비와 같은 종류의 값, 즉 하드웨어 카운터의 사용자 모드 사이클과 명령어 수를 기록합니다. 코드 없이 측정 데이터를 보내고, 작업 결과를 직접 검수할 수 있습니다.

run

사이클, 명령어 수, 캐시 미스와 분기 예측 실패, 실행 시간, 메모리. 중앙값, 편차, 95% 신뢰 구간, 품질 등급.

:::

여러 빌드를 라운드마다 번갈아 측정하므로 온도와 부하의 변화가 모든 빌드에 똑같이 작용합니다.

compare

변경 전후 비교: 이용 약관의 정의에 따른 속도 향상 배수와 그 구간, 출력 일치 검증. 종료 코드로 CI 작업을 멈출 수 있습니다.

show

보내기 전에 패키지를 확인하세요. 코드, 출력, 파일 내용은 없고 해시와 머신 정보만 담깁니다. --redact를 쓰면 경로와 인자도 해시로 바뀝니다.

$ TAKT_INPUTS=data taskset -c 44 takt-harness run --input data \
    -- bin/ta-bench-base ::: bin/ta-bench-level2
machine   AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores · x86-64-v3
checks    pinned to CPU 44 · governor performance · SMT on
protocol  9 rounds after 1 warm-up · CI: percentile bootstrap

metric          baseline       new   factor   95% CI of factor
cycles:u         1.370 G   141.3 M   9.695×   9.582 – 9.927
instructions:u   3.156 G   391.7 M   8.057×   8.057 – 8.057
wall time      484.7 ms  66.90 ms   7.245×   6.983 – 7.346
stdout    match · sha256 ada682c61e5e… · 973 B
quality   good · 9 runs, typical deviation 0.06% / 0.73% (MAD)

verdict   outputs identical · cycles:u speed-up factor 9.695×
bundle    readings.json  # 소스 코드 없이 전송 가능

저희 쇼케이스 ta-indicators(100만 바)의 실제 출력을 줄인 것으로, 원래 빌드와 레벨 2 빌드를 비교합니다. 측정 데이터 패키지에는 머신 정보, 프로그램·입력·출력의 해시, 편차를 포함한 지표, 품질 등급이 담깁니다.

소스 코드와 바로 쓸 수 있는 Linux 바이너리: github.com/rdmitry0911/takt-harness (MIT)

보안

고객 코드는 네트워크가 차단된 격리 환경 안에서만 실행됩니다

격리

모든 빌드는 네트워크 접근이 없는 일회용 microVM에서 실행됩니다. 벤치마크 노드는 한 번에 한 고객만 처리합니다.

암호화와 삭제

프로젝트마다 별도의 키를 사용합니다. 30일이 지나거나 버튼을 누르면 키가 데이터와 함께 파기됩니다.

고객 코드는 고객의 것입니다

코드와 데이터는 제3자에게 제공하지 않고, 다른 고객 작업에 사용하지 않으며, 정해진 일정에 따라 삭제합니다. 고객 알고리즘을 가속하면서 발견한 일반적인 수학적 방법은 고객의 코드, 데이터, 명칭 없이 저희 라이브러리에 추가됩니다. 이는 계약서와 업로드 전에 체결하는 NDA의 조항입니다.

서명된 패키지

모든 파일의 SHA-256을 공개 키로 서명, 구성 요소 SBOM, 측정 보고서와 빌드에 사용한 툴체인.

검증 가능한 안전성

빌드는 네트워크에 접근하지 않고, 다른 프로그램을 실행하지 않으며, 파일을 쓰지 않습니다. 패키지의 스크립트가 고객의 데이터로 이를 보여 줍니다: 네트워크 없이 실행하고 strace로 확인합니다.

핫 모듈만 전달

비즈니스 로직을 제외한 연산 핵심부만 보내도 됩니다. 추출 방법은 문서에서 안내합니다.

최적화 바이너리와 측정·동등성 증거를 제공하며 방법은 당사의 노하우로 유지합니다. 결제 전 서면 요청으로 주문별 소스 에스크로 박스를 제공할 수 있습니다. 에스크로 부속약정에 따라 플랫폼과 준비·인계 절차를 검증하고 주문에 기록해야 합니다. 섀도 모드는 재현 가능한 격리 상태가 필요합니다. 직접 또는 계약업체를 통해 보안 검사를 할 수 있습니다.

납품 방식과 직접 확인할 수 있는 것

비교

일반적인 방법과의 차이

AI 에이전트 직접 활용CI 벤치마킹 서비스컨설턴트TAKT
코드 가속예아니요, 성능 회귀 탐지예예
결제 전 결과 확인아니요—아니요예, 레벨 0–1
계약상 보증아니요아니요대개 아니요예, M1 기준
벤치마크 과적합 방지사용자 몫—사람에 따라 다름비공개 입력
모든 변경에 대한 정확성 증명아니요, 자체 테스트만—드물게예, 독립 검토 포함
고유한 최적화 방법모델의 일반 지식—한 사람의 경험프로젝트마다 확장되는, 증명된 방법의 라이브러리
가속할 여지가 없을 때 솔직한 거절에이전트는 항상 무언가를 바꿈—항상은 아님예, 결제 전
기준 측정 장비고객 장비예고객 장비예
과금 방식토큰사용자당시간당결과당
FAQ

자주 묻는 질문

왜 소스가 아닌 빌드를 제공합니까?

최적화 방법은 저희 노하우이므로, C 헤더와 얇은 Rust 래퍼가 포함된 정적 또는 동적 라이브러리를 제공합니다. 연결은 Cargo.toml에 한 줄을 추가하면 됩니다. 정확성은 동등성 테스트로, 출처는 서명과 출처 증명(provenance)으로 확인합니다.

코드를 변경하면 어떻게 되나요?

Rust 라이브러리 통합과 원본으로의 전환은 납품 시 합의합니다. 최적화 핵심이 바뀌면 새 버전과 측정이 필요하며 CI는 별도로 수락한 주문으로 제공합니다. 사업 연속성을 위한 소스 에스크로는 결제 전에 약정에 따른 검증된 박스로 요청할 수 있습니다.

전략을 보내야 하나요?

예비 범위만 원하시면 필요 없습니다. 무료 하네스가 소스 코드 없이 측정 데이터 패키지를 만듭니다. 빌드에는 핫 루프에서 실행되는 코드만 필요합니다. 보통 시뮬레이터, 지표, 포트폴리오 상태입니다. 이 코드는 NDA의 적용을 받고, 다른 고객 작업에 사용하지 않으며, 정해진 일정에 따라 삭제합니다. 데이터 일부는 검수 때까지 고객이 보관할 수 있습니다. 비공개 입력은 암호화해서 보내고, 빌드가 준비되면 키를 전달해 주시면 됩니다.

그냥 코어를 늘리면 되지 않나요?

둘 다 하세요. 탐색의 독립 실행은 여러 코어에 잘 분산되고, 저희 빌드는 추가한 모든 코어에서 각 실행을 더 빠르게 만듭니다. 하지만 각 단계가 이전 단계에 의존하는, 하나의 이력을 따라가는 단일 시뮬레이션은 코어를 늘려도 빨라지지 않으며, 저희가 가속하는 것이 바로 이런 코드입니다. 같은 탐색에 드는 코어 시간이 줄면 클라우드 비용도 줄어듭니다.

약속한 가속이 나오지 않으면 어떻게 됩니까?

레벨 1은 이미 측정된 결과에 대해 지불하므로 그런 일이 생기지 않습니다. 레벨 2는 보증 최솟값을 제시하며, 이에 미달하면 계약서의 표에 따라 금액을 잔액으로 돌려드리고, 충전 잔액은 요청 시 환급합니다.

줄 수는 어떻게 계산합니까?

패스포트와 같은 프로필, 같은 플랫폼으로 -C instrument-coverage를 적용해 고객 코드를 빌드하고, 공개 입력으로 패스포트 벤치마크를 실행합니다. llvm-cov 기준으로 한 번 이상 실행된 Rust 줄을 셉니다. 빈 줄과 주석, 실행되지 않은 코드, 테스트와 벤치마크용 보조 코드, 작업 범위 밖의 서드파티 의존성, 어셈블리는 제외하며, 제네릭 함수는 한 번만 셉니다. 이 수치는 결제 전에 패스포트에 기록됩니다. 데이터는 세지 않고 코드만 셉니다. 참고로 bzip2-rs로 Silesia 코퍼스를 압축 해제할 때 실행되는 코드는 598줄이고, rav1e로 Xiph 클립 5개를 인코딩할 때는 55,419줄 중 12,809줄이 실행됩니다.

어떤 플랫폼을 지원합니까?

공개 데모는 AVX2/FMA를 갖춘 Linux x86-64를 대상으로 합니다. TA-Lib와 vn.py는 AMD Zen 3 및 Zen 4에서 측정했습니다. 유료 빌드의 CPU 기능, OS, ABI와 인수 하드웨어는 주문별로 정하며 Intel, ARM 및 다른 환경은 별도 평가가 필요합니다.

가속이 잘 되지 않는 코드는 무엇입니까?

오랜 기간 최적화된 C 라이브러리가 이미 있는 포맷의 디코더(LZ4, zstd, deflate)는 아직 넘어서지 못했습니다. 수작업 SIMD와 어셈블리로 작성된 성숙한 코덱(x264, x265), SHA-256, ChaCha20 같은 암호 프리미티브, 압축 불가능한 무작위 데이터 처리, 시간 대부분이 오버헤드에 쓰이는 매우 짧은 호출도 마찬가지입니다. 이런 경우 무료 평가에서 작은 이득을 있는 그대로 보여 드리며, 비용을 지불하실 필요가 없습니다.

직접 측정한 사이클 수가 TAKT의 수치와 다릅니다. 이유가 무엇입니까?

사이클은 CPU 모델, 주파수, 터보, 메모리, 입력 데이터에 따라 달라집니다. 계약 수치는 측정 패스포트에 따라 측정 장비에서 측정합니다. 하네스는 같은 카운터를 읽으므로, CPU 모델과 설정이 같다면 고객의 수치는 저희 수치에 가까워야 합니다. 명령어 수는 머신의 영향을 훨씬 덜 받으니 먼저 비교해 보세요.

부동소수점은 어떻게 처리합니까?

기본적으로 출력은 비트 단위로 일치하며, Rust가 서로 다른 payload를 허용하는 경우에 한해 부동소수점 연산으로 생긴 NaN의 payload만 제한적으로 예외입니다. 명시적으로 보존된 NaN 인코딩과 그 밖의 모든 출력은 측정 패스포트에서 달리 합의하지 않는 한 정확히 일치합니다. 측정 패스포트에서 NaN payload의 완전한 일치를 요구할 수도 있습니다. 그 밖에 합의한 편차는 측정 패스포트에 정하고 테스트로 확인합니다.

빌드를 구형 서버에서 실행하면 크래시가 발생하지 않습니까?

각 패키지의 CPU 요구사항을 확인하세요. 공개 바이너리는 AVX2/FMA가 필요할 수 있어 구형 CPU에서 실행되지 않습니다. 유료 빌드의 지원 기능과 폴백은 측정 명세에서 합의합니다. 모든 바이너리에 폴백이 있다고 가정하지 않습니다.

실거래 지연 시간이 줄어드나요?

프로파일링에서 계산이 병목으로 나타날 때만 그렇습니다. 실거래 경로는 함수 하나가 아니라 시장 이벤트부터 주문까지 전체 경로를 측정합니다(예: 고객 서버에서의 p99). 대개 시간의 대부분은 네트워크와 거래소에서 소요됩니다. 저희의 가장 강한 결과는 배치 계산, 즉 백테스트, 학습, 파라미터 탐색입니다.

C, C++, Python도 다루나요?

네, 개별 주문으로 진행합니다. C와 C++에는 같은 ABI의 교체 라이브러리를 납품하므로 고객의 프로그램과 이 라이브러리를 호출하는 Python 코드가 수정 없이 동작합니다(TA-Lib 사례 참고). Python 코드에는 같은 출력을 내는 네이티브 프로그램이나 모듈을 납품합니다(vn.py 사례 참고). 레벨 2 엔지니어링 작업이며 가격은 개별 산정합니다. 대시보드의 셀프서비스는 현재 Rust crate를 받습니다.

TAKT 밖의 작업

저희의 다른 프로젝트

같은 팀이 만든 시스템 소프트웨어입니다. 부팅 시 암호화된 ZFS 루트 잠금 해제, RAIDZ 제자리 재구성, Proxmox VE용 브라우저 콘솔, QEMU의 Thunderbolt 핫플러그. 각 카드를 누르면 간단한 설명이 열리며, 코드는 GitHub에 있습니다. TPM 가상 머신에서 비밀을 조건부로 보관하는 프로젝트도 있습니다.

escrow-box

TPM 가상 머신에서 비밀을 조건부로 보관하는 시제품입니다. 소스 코드는 공개 전에 재빌드하여 검증할 수 있습니다.

  • TPM 2.0
  • UKI
  • Clevis

zbm-openwrt-clevis

Clevis와 TPM으로 암호화된 ZFS 루트의 잠금을 해제한 뒤 ZFSBootMenu를 통해 시스템을 부팅하는, 측정되는 OpenWrt 부트 런타임입니다.

  • OpenWrt
  • ZFS
  • TPM 2.0
  • Clevis

zfs

RAIDZ 제자리 재구성 프로토타입을 담은 OpenZFS 포크입니다. 풀을 내보내지 않고 raidz1, raidz2, raidz3 사이에서 패리티를 바꿀 수 있습니다.

  • OpenZFS
  • RAIDZ
  • C

qsm-rd

QSM Direct: Proxmox VE 가상 머신과 LXC 컨테이너를 위한 WebRTC 그래픽 콘솔로, 노드에 인코더가 있으면 하드웨어로 인코딩합니다.

  • Proxmox VE
  • WebRTC
  • LXC

qemu-thunderbolt

QEMU용 Thunderbolt 방식 PCIe 핫플러그 계층으로, macOS처럼 장치를 직접 핫플러그할 수 없는 게스트에서 장치를 추가하고 제거할 수 있습니다.

  • QEMU
  • Thunderbolt
  • PCIe
  • macOS
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Rust crate인가요? 지금 대시보드 열기. C, C++, Python은 느린 실행의 시간, 빈도 및 플랫폼을 아래에 설명해 주세요. 이 단계에서는 코드나 측정 도구 설치가 필요 없습니다.

이 단계에서는 코드가 필요하지 않습니다. 요청을 보내면 연락처 정보 처리에 동의하는 것으로 간주됩니다.