针对低延迟的算法交易系统，在做好硬件选型之后，如何在系统层面进行调优，最大发挥硬件性能，减小交易延迟？

在系统层面，针对低延迟的算法交易系统进行调优，以最大发挥硬件性能并减小交易延迟，可以考虑以下几个方面:
1.优化操作系统:选择适合算法交易系统的操作系统，并对其进行优化，以提高系统的整体性能。例如，使用Linux系统通过调整内核参数、使用高性能的IO调度策略等方式进行优化。
2.内存管理:算法交易系统需要高效地管理内存资源，以避免内存不足或内存碎片化等问题。可以通过调整内存分配策略、使用缓存等技术手段来提高内存管理效率。
3.I/O优化: 在算法交易系统中，I/O操作是影响交易延迟的重要因素之一。可以通过使用高速的存储设备、优化文件系统、使用RAID等技术手段来提高I/O性能。
4.网络优化:在算法交易系统中，网络延迟也是影响交易延迟的重要因素之一。可以通过使用高性能的网络设备、优化网络协议、增加网络带宽等方式来降低网络延迟.
针对低延迟的算法交易系统进行调优，需要在操作系统、内存管理、I/O优化、网络优化等方面进行综合考虑和优化。

对于低延迟的算法交易系统，以下是一些建议在硬件选型后的系统层面进行调优的方法来发挥硬件性能和减小交易延迟：

1. 时延监控： 可以通过高精度时延分析工具对交易各个环节进行时延监控，包括服务器处理速度、网络传输速度、数据存储等环节。这样可以帮助我们定位系统中可能存在的性能瓶颈并针对性地进行优化。
2. 操作系统参数调优：可以针对操作系统的调度策略、内存管理等方面进行调优，以减少不必要的上下文切换和内存拷贝操作，从而提高系统的响应速度。
3. 应用程序优化：通过代码优化、算法优化等方式提高应用程序的执行效率，例如使用更快的排序算法或并行计算等方法。
   关于现有低延迟技术MKL，DPDK，硬件方面的FPGA，ASIC的优缺点和提升能力：
4. MKL（Intel Math Kernel Library）：MKL是英特尔提供的一个数学库，用于加速科学计算和数据分析任务。它的优点是可以在英特尔处理器上提供很好的性能，但缺点是它只能用于英特尔处理器。
5. DPDK（Data Plane Development Kit）：DPDK是一个用于快速数据包处理的开发工具包。它的优点是能够显著提高数据包处理的性能，但缺点是需要对数据平面编程有深入的了解。
6. FPGA（Field-Programmable Gate Array）：FPGA是一种可编程逻辑器件，可以根据需要重新配置其内部逻辑。FPGA的优点是具有很高的灵活性和可定制性，但其缺点是开发难度较大且成本较高。
7. ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）：ASIC是一种专门为特定任务设计的集成电路。ASIC的优点是具有很高的性能和低功耗，但其缺点是开发成本较高且不具有通用性。

第一个问题：
1. 操作系统选型，从交易系统供应商的推荐版本中选择。
2. 重视业务系统本身优化和架构部署，减少中间链路；
3 ,需要有手段发现时延抖动，以及能够定位到具体的模块，是软件，网络，还是数据库存储。
第二个问题：
FPGA的优点：能够提供低且稳定的交易时延，波动小，意味着每笔订单的耗时可预期，有助于某些算法策略的实施。
目前没有大规模落地的原因在于： 成本高，适用业务范围窄，故障发现定位困难，不够普及，难以形成配套生态，和主流的极速交易软件供应商产品不兼容等。

针对低延迟的算法交易系统，在做好硬件选型之后，如何在系统层面进行调优，最大发挥硬件性能，减小交易延迟？
如果是选择商业版本的如Redhat SUSE可以找到OS供应商提供针对该购买版本的OS层面Kernel层面低延时优化好的参数信息，会提高低延时的性能，如果是非商业版本的，比如是从戴尔购买的整套服务器，我们建议是1 从硬件上将所有的驱动和固件升级止最新的版本(如BIOS,iDRAC,NIC等)，同时还需要观察后续的版本的更新，如有必要可以进行更新到最新的版本，OS层面需要从不能将服务器处于节能状态，需要设置发挥最大的性能，同时在kernel，网卡，内存上设置满足低延时需求的参数