摘要:近日,由中國計算機學會主辦的“CCF學會集成電路設計與自動化學術會議”在中國北京圓滿落幕。
近日,由中國計算機學會主辦的“CCF學會集成電路設計與自動化學術會議”在中國北京圓滿落幕。作為計算機行業的具極強專業性和影響力的學術會議,本次會議吸引了眾多海內外領域專家學者及科技企業參加,并就計算機領域前沿技術、創新探索、成果落地展開了深入分享交流。
其中,中科院計算所研究員、博士生導師、中科馭數創始人鄢貴海發表了“超融合專用計算架構KPU的創新與實踐”主題演講,受到與會專家及企業的廣泛關注和認同。
數字經濟數據量呈指數級增長,IT基礎設施面臨嚴峻挑戰
數字經濟數據量隨著移動互聯網、信息技術、物聯網等技術發展呈現指數級爆發增長,這對現代IT基礎設施提出了嚴峻的性能升級的挑戰,很多行業的業務模式的升級對計算性能的需求缺口正在不斷放大。
鄢貴海表示:隨著全球信息化進程的加快,大數據將成為基礎的生產資料,云計算將成為重要生產力,人工智能則會極大的提高生產效率。現在全球每年數據增長率超近40%,“生產資料”空前豐富,是70億人口乘以500億的IOT鏈接市場,伴隨摩爾定律的放緩,“生產力”逐漸匹配不了巨大的數據量,人工智能亟需高效、自動化、自進化、低成本的解決非確定性問題,以提高“生產效率”。
打造以專用處理器為中心的“算力工廠”,超融合架構為新方向
伴隨著去中心化、場景定義計算的發展趨勢,專用計算架構被認為是后摩爾時代的一條有效的技術路線,通過面向基礎性大類應用來“定制化”芯片研發,實現超高性能、超高性價比的領域專用,針對計算密集、弱交互、強實時的計算場景做定制優化。Google(TPU)、Amazon(Gravtion)、阿里等巨頭已紛紛開始布局專用芯片領域。
“能支撐‘智能計算’的基礎設施,普遍具有四大特征:異構加速集群、可重塑計算機架構、自動化編程框架、自進化運行時系統。基礎層的計算負載,是專用加速器的目標應用。而超融合架構,則能滿足這些條件?!臂迟F海說到。
超融合架構,即HCI(Hyper-Converged Infastructure),將物理資源通過軟件定義的方式,達到更高效率的虛擬化,可以簡單的理解為現有虛擬化架構的下一代發展方向,而虛擬化技術的發展將徹底釋放專用加速器的市場空間。
憑借多年的行業積累和變革創新,中科馭數堅持深耕超融合架構的發展研究方向,創新性的提出軟件定義加速器的技術路線,并自主研發了KPU核心架構與芯片,填補了國內學術研究和市場領域方面的空白。
中科馭數以KPU核心技術,打造DNA產品體系
在演講中,鄢貴海解釋道:KPU是專為加速特定領域核心功能計算而設計的?種協處理器架構,以功能核作為基本單元,直接對應用中的計算密集性應用進行抽象和高層綜合,實現以應用為中心的架構“定 制”,高效解決特定領域的海量數據處理問題。
中科馭數以此打造了自主研發數據庫(D)+網絡(N)+人工智能(A)的?體化加速方案,提供標準化的PCIe加速卡。
D,數據庫加速實現了硬件化的關系數據庫多表單,支持SQL操作和查詢,可以用于數據分析、交易風控、合規檢查等多場景關鍵環節的大幅度性能提升。
N,網絡加速可以高效完成TCP/IP/UDP協議卸載,實現微秒級的網絡延遲,可以用在?情解碼,極速報單,負載均衡和其他基于TCP/IP的極速網絡傳輸等應用。
A,人工智能加速可以實現次微秒級的深度學習模型推理,結合微秒級行情解碼,可實現高速交易信號生成、量化策略執行等應用。
中科馭數的“DNA”技術體系的主要優勢是高度模塊化、定制化,可以根據客戶需求敏捷開發的?體化方案。架構光能覆蓋廣泛,涵蓋算數邏輯類核函數、視頻處理類核函數、數據壓縮類核函數、數據庫類核函數、計算金融類核函數、網絡協議處理類核函數、機器學習類核函數、數據安全類核函數、正則表達式類核函數等,可以承接大量不同行業的加速業務。
從技術研發到產業落地,中科馭數規劃智能數據時代新藍圖
目前,中科馭數已完成了三款KPU?芯片的研發,分別為:KPU-FlexFlow、KPU-Conflux、KPU-Swift等,并且完成了多代KPU板卡的迭代和量產。
此外,中科馭數還研發了先進的“敏捷異構”專用計算架構KPU-DRIVE,在算力、能效比、算法靈活性邊際成本優勢明顯。憑借高效、可擴展、透明的特性,在金融場景中廣泛應用。據官方公開數據,中科馭數目前已光大證券、英特爾、中科曙光、中泰證券、華泰證券、浪潮集團、上海證券交易所、鄭州商品交易所、中國金融期貨交易所、新湖期貨等數十家機構達成深入合作,并不斷拓展市場應用領域。
知識產權方面,中科馭數已布局80余項專利,授權19項,電路補圖1項,軟著3項,且在人才儲備及科研方面仍在不斷加大投入力度。
談及未來發展規劃,鄢貴海表示:中科馭數將始終以人才為本,以技術為導向,立足于專用計算架構領域,引領超融合專用智能芯片產業發展,打造以加速器為中心的計算范式,助力數據智能時代的業務創新。
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