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。

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。