10月31日-11月1日，由中國信息通信研究院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產業峰會在北京隆重召開。大會除了完成多個戰略合作協議簽署、重點領域應用研究工作組成立和一系列重磅成果發布儀式，還設置了包括5G、人工智能、區塊鏈等前沿技術在金融領域的應用的八個分論壇。吸引了來自金融科技產業生態各方的專家代表齊聚一堂，共同探討國家金融科技產業的最新政策和發展趨勢，交流分享金融科技領域的新技術、新模式和新應用。

中科馭數CTO盧文巖在“金融業數據治理與應用”分論壇中做主題分享

作為重要的熱點議題之一，“金融業數據治理與應用”分論壇同期隆重開啟。其中，領域專用計算架構研發的開拓者——中科馭數，其CTO盧文巖帶來了以《數據資產管理：中科馭數實時金融風控交易系統》為題的主題分享。盧文巖表示，與當前業界在關注上層，通過模型的改進、算法的優化等來提升數據治理效果的方式不同，作為數據治理領域的新人，中科馭數則更多定位在了運算架構底層。即通過改變運算架構提升算力，進而提升數據治理的效果。

數據爆發和計算瓶頸：超過90%的數據處于荒廢狀態

隨著IOT、物聯網、5G等技術的發展，日常生活中產生的數據量呈爆發式增長。從2015年開始，大概每兩年日常產生的數據就會翻一倍;與此同時，摩爾定律逐漸失效，處理器的計算性能增長率只能保持在每年不到3.5%，這其中就產生了一個巨大的剪刀差，導致僅有10%的數據是可以被處理的。而超過90%的、無法被處理的數據，則處于荒廢狀態。這個現象被稱為“數據的荒野時代”。而造成數據被荒廢的主要原因，是處理器處理性能不足，無法處理這么大量的數據。

盧文巖舉例，比如大家較為熟悉的汽車發動機，當我們去買汽車時，可能都會選帶有渦輪增壓配置的汽車。因為發動機動力不足時，可以通過增加渦輪的方式來提升動力。同理，在計算機領域，當CPU在某一個應用領域計算性能不足時，也可以通過一個專用的芯片提升一下它的處理性能，這個專用的芯片就是中科馭數所提的KPU架構的芯片。

帶著“根據不同應用領域的特點，去定制專用的計算架構，來解決數據處理的難題”的初衷，中科馭數著手和落地的第一個領域，便是金融科技。據了解，中科馭數脫胎于中國計算機事業的搖籃——中科院計算所國家重點實驗室，該國家重點實驗室是我國目前為止唯一一家聚焦在芯片計算架構研究的一個國家級重點實驗室。團隊從2005年開始就陸續承擔過多個重大國家科研課題，包括2005年03項目，采用新結構、新方法來延長摩爾定律的研究，2010年973課題等。此外還有高通量計算機研究，以及去年承擔的軟件定義計算機體系結構的研究，有非常豐富的項目經驗。

KPU:領域專用、靈活配置，用軟件定義體系結構讓整體計算效率提升百倍

中科馭數的“KPU”被命名為核處理器。K是指功能核，即將不同應用領域抽象出一個硬件層、專用的功能核，專門為某個特定計算模式服務，所以它的計算性能非常高。而關于計算領域中的多種模式，KPU可以實現計算幾十、甚至上千個這樣的功能核，完全可以覆蓋整個應用領域所有計算模式;在算法和模型的不斷演化和迭代上，KPU也在設計之初就有考慮到：它每一個功能核都可以進行配置。功能核之間可以進行不同的組合。通過不同的互聯、數據的傳輸等，去不斷滿足算法的迭代和更新趨勢。

應用于金融時間序列分析、實時數據庫加速等領域的KPU-Conflux1800

另外值得一提的是，中科馭數還有一整套系統的設計方法學來做支撐實現上述功能，且在互聯網上開源使用，叫做“軟件定義加速器設計方法”。

盧文巖解釋，如果要搭建一個數據處理的平臺，通常要考慮到數據傳輸、數據存儲和數據處理三個要素。結合應用痛點，中科馭數完成了三個系列KPU的設計。即KPU-Swift，可以提供網絡協議處理加速功能，也可以卸載部分應用層協議。單塊KPU-Swift板卡可以超過百G帶寬，并且還能做一些規則處理等其它的運算;KPU-Conflux，在數據庫查詢里數據過濾和數據融合操作，其性能非常好;KPU-FlexFlow，無論是在數據治理還是制定一些策略，都是離不開人工智能的一些算法，專為支持這個方向上的需求而設計。

在基于以上三個系列的KPU，客戶可以搭建出一個非常強悍的數據處理平臺。同時，三個系列的KPU也可以作為獨立產品。目前，中科馭數已于今年7月完成了第一代KPU的流片，并進行了全面的功能驗證和性能測試，證實了該批次芯片與設計規范完全一致。本次驗證通過的芯片是專門針對于金融領域時間序列處理和數據庫加速設計的處理器。在數據庫查詢應用場景下的評估顯示：基于KPU的方案，其性能達到近百倍的提升效果非常明顯。

KPU-Conflux的成功流 和全面功能驗證完成，除了充分展示出了馭數在芯 和架構設計上的積累，也標志著中科馭數具備了從軟件到芯片全棧式解決方案的能 。同時，中科馭數已經開始第二代KPU的研發工作。第 代 KPU架構上針對OLAP業務做了大量定制化設計，性能相對于目前KPU-Conflux可以提升 個數量級之多。第二代KPU將會采用更先進工藝，計劃在40nm或者28nm，預計2020年上半年流片。

靈活、穩定、高性能：實時風控方案RiskCop助力數據智能時代下的業務創新

近幾年，隨著監管力度不斷加強，風控的規則越來越多，風控的計算復雜度也會越來越高，所以金融數據處理成為了很大的瓶頸。本次推出的實時風控方案RiskCop，分為兩大部分。上部分是軟件部分，主要是給用戶提供一個靈活的接口，去交互兩類數據，風控的規則需要配置這個系統，讓系統進行規則運算;底層則是集成了幾十個處理核心的KPU結構——KPU-Conflux架構，可以將多條風控規則并行處理，從而高效處理各種風控規則。

中科馭數馭數實時風控系統解決方案——RiskCop

據介紹，RiskCop有三個特點：高性能。整個鏈路都是基于KPU做了一個定制化的設計，可以達到最快半個小時將你的業務部署好、表達好;高度靈活：它有一個非常完備的軟件接口，同時還有各種各樣的擴展方式;穩定性：針對穩定性是至關重要的金融領域，團隊融合了過去十幾年豐富的芯片級的容錯設計，使得整個系統在非常穩定的同時，滿足了客戶軟件到硬件的全定制服務。

得益于整個鏈路定制硬件方案，性能評估的實際數據也表現出色：從機構用戶出來，經過RiskCop系統，再到交易所，整個鏈路延時做了一個評估，達到業界頂級的性能，整個鏈路延時大概在1.4us左右，抖動20ns以內。對于金融客戶來說，低延時、低抖動，意味著報單成交率大大提升，意味著不僅可以賺更多錢，還能節約很多成本：原來幾十臺服務器完成的業務，現在用一套設備、一套辦法就能達到同樣的效果。目前，RiskCop解決方案已經和不同金融行業客戶進行多輪現場測試，預計明年年中進行最終產品交付。

“馭數印象”：以加速器為中心的計算范式，助力數據智能時代下的業務創新

最后，盧文巖表示，中科馭數是以行業應用為對象，通過定制計算芯片，將通用服務器作為載體、將KPU做成標準化組件，為用戶提供透明、Turn-key的加速解決方案，以線性成本獲得指數的處理性能。而無論是大的機構用戶，還是小的終端用戶，都能通過中科馭數的KPU方案，提供專用的定制化的運算架構，使其模型算法性能發揮到極致。