近日，在2019赛灵思开发者大会(XDF)亚洲站展会上，来自中科院计算所的领域专用计算架构研发的开拓者——中科驭数，携其金融交易系统中的网络、数据库和风控系统加速解决方案——RiskCop(锐警)亮相，吸引了人工智能、5G、FPGA、ASIC、金融科技、券商期货公司、与会媒体等相关技术和行业领域人群的深度互动与现场采访。
中科驭数产品副总裁张宇接受现场媒体采访
“中科驭数的初衷就是在不同应用领域，以软件定义加速器的方法为指导，根据其领域特点去定制专用的计算架构，以‘因地制宜’的思路，去解决数据处理算力不足的难题”。中科驭数产品副总裁张宇在采访中表示。
随着IoT、5G、物联网、人工智能等技术带来的数据爆发和新兴应用领域的不断创新，日常生活中产生的数据量呈爆发式增长。从2015年开始，大概每两年日常产生的数据量就会翻一倍。而随着“摩尔定律”的放缓，CPU处理器性能的增长速度已经跟不上数据量增长的速度，产生了很多待处理或荒废的数据。领域专用的异构计算架构，作为接下来算力稀缺难题的主要解决途径，将迎来黄金发展期。中科驭数多年深耕于专用异构计算架构领域，自主研发了KPU领域专用计算架构。公司围绕KPU已公开数十项发明专利，国内外发表多篇重量级论文，并获得中科院科技成果转化二等奖，建立了其领域专用加速器技术壁垒。金融科技领域是目前中科驭数KPU落地的第一个领域。
据了解，RiskCop是中科驭数基于KPU架构，设计实现了金融交易中的风控规则处理、数据库加速，金融协议解析和网络协议解析的一体化加速解决方案。和传统方案对比，中科驭数方案使得单次交易链路延迟大幅减低到 1.4us 左右、抖动在 20ns 以内，数量级的性能提升达到了业界顶级标准。在数据库查询应用场景下的评估显示：基于KPU的方案，可以达到多于一个数量级的性能提升效果。在给金融客户带来更多收益、节约更多成本的同时，该方案可以有效提高机构用户的风控水平，且在监管侧也有更广阔的应用空间场景。
应用于金融时间序列分析、实时数据库加速等领域的KPU-Conflux1800
目前，在券商和期货公司系统中，现有风控方案采用的多为基于“TOE+CPU+数据库”的方案，普遍存在网卡与CPU之间的通信开销过大、信息索引开销过大、风控和监管规则运算处理时延过长等局限性。RiskCop方案可以有效解决这些行业痛点。同时，根据用户需求，该方案可以选择使用FPGA或者驭数专门针对时间序列数据和数据库加速处理而设计的KPU芯片——Conflux1800。
张宇表示，该方案的核心原创技术为KPU，是一种专为加速特定领域核心功能计算而设计的一种计算架构。因此，可以说硬件层的优化就像一把特定的“手术尖刀”，可以针对数据库加速以及金融交易风控和监管等关键领域进行定制。为了更易用，整个解决方案为还为用户提供了完整的基础软件及灵活的软件配置接口。各券商/期货/机构公司可根据其内部风控规则需求自助配置，既满足定制化需求，也保证了私密性。
此外，值得一提的是，整个方案集数据库(Database)+网络(Network)+人工智能(AI)的一体化加速，提供基于FPGA和ASIC芯片标准化的PCIe加速卡。主要优势为：高度模块化、可定制化，可以根据客户需求敏捷开发的一体化。数据库加速实现了硬件化的关系数据库多表单，支持SQL表达的规则引擎，可以用于交易风控、合规检查等关键环节;网络加速可以高效完成TCP/IP/UDP协议卸载，实现微秒级的网络延迟，可以应用在行情解码，极速报单等应用;人工智能加速可以实现次微秒级的模型推理，结合微秒级行情解码，可实现高速交易信号生成和策略执行。
中科驭数DNA产品体系
事实上，目前国内具有全栈式解决方案技术的底层架构研究团队非常稀缺，因此，从中科院计算所体系结构国家重点实验室孵化的中科驭数，可以说极为难得的具备了“破解算力瓶颈”的先天优势。2019年10月，KPU-Conflux1800已成功完成流片和全面功能的验证，并先后和多家金融客户进行测试。该芯片包含功能区和非功能区两大部分。功能区主要负责具体的计算和数据处理，主要由功能核单元构成。通过各功能核间的组合可以实现数据库中基本的查询操作，以及金融交易系统中的实时风控处理。非功能区负责对功能区核间配置，为各功能核提供数据供给。
KPU架构设计示意图
目前，驭数已经设计储备了50余类功能核IP。同时，中科驭数已经开始第二代KPU的研发工作。第二代 KPU架构上针对OLAP业务做了大定制化设计，将会采用先进工艺，计划在40nm或者28nm，性能相对于目前KPU-Conflux可以提一倍左右。预计2020年下半年流片。
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