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2020年全民抗疫至今，國内疫情防治已經取得了階段性勝利，全面有序複工複産也在穩步推進。與此同時，在3月份的兩會上，國家上司人在政府工作報告中也明确要求，“要合理擴大有效投資，加強新一代資訊基礎設施建設”。
對比“傳統基建”，“新基建”是指立足于高新科技的基礎設施建設，主要包括大資料中心、人工智能、工業網際網路、5G基建等七大領域。在這場國家級戰略的帷幕下，“新基建”将為未來數字經濟和科技創新打下堅實的基礎。
值此之際，專注于領域專用計算架構研發的硬科技創業公司——中科馭數，于近日線上統一釋出了六款KPU架構領域專用加速産品：三款即插即用的資料庫加速、網絡加速以及行情加速闆卡産品（CONFLUX-1900R、SWIFT-1900N和SWIFT-2000QB）和三款加速硬體IP核産品（SWIFT-IP1900T、SWIFT-IP1900U和SWIFT-IP2000QB），将解決新基建中的資料中心、人工智能和工業網際網路中，關于海量資料存儲與網絡傳輸的算力不足的痛點和加速需求，助力“新基建”戰略。
“隻有把核心技術掌握在自己手中，才能真正掌握競争和發展的主動權，才能從根本上保障國家經濟安全、國防安全和其他安全。” 脫胎于中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室的中科馭數，長期專注于卡脖子技術之一的“專用計算晶片架構”的研發，在以新一代資訊技術為依托的數字經濟成型展開期，為即将爆發的資料智能時代提供強勁的算力和網絡傳輸加速能力。
中科馭數研發的資料庫加速和金融計算專用晶片：KPU-CONFLUX1800
2018年，中科馭數創新性地提出軟體定義加速器的技術路線（SDA），研發了KPU（Kernel Processing Unit，即核處理器）領域專用計算晶片架構，采用軟硬協同的方式，圍繞KPU打造了硬體資料庫（Database），網絡運算加速（Network）和人工智能加速（AI）的“DNA”一體化加速産品體系，并于2019年第三季度流片并驗證成功了首顆資料庫加速和金融計算領域的KPU晶片：KPU-CONLUX1800。中科馭數圍繞KPU和“DNA”産品體系布局了近百項專利（截止2020年5月已公開57項），基本完成了以原創性KPU為核心的領域專用計算架構的技術儲備和核心知識産權壁壘建構。
中科馭數DNA産品體系
2020年疫情防控期間，遠端辦公、線上教育和遠端醫療等特定場景都爆發出海量資料和網絡傳輸的高吞吐、低延遲時間的急迫需求。為了滿足這些需求，主流資料中心網絡帶寬已經普遍擴充到10Gbps、40Gbps、甚至100Gbps以上，然而所有這些應用基本上都是架構于TCP/IP的網絡傳輸之上的，目前業界主流的網絡解決方案仍然是使用通用處理器CPU進行TCP/IP協定棧的處理。
據中科馭數CEO鄢貴海博士介紹，有資料表明，即使處理線速10Gbps的TCP/IP協定棧，也需要完全占用3到4個專用的強力CPU核心的全部算力才能支援（Intel Xeon E5），當系統擴充到40Gbps或100Gbps則需要16個乃至40個CPU核心。是以，網絡吞吐主要瓶頸已經從實體帶寬變成了TCP/IP的協定棧的運算處理能力。
為了解決以上痛點，中科馭數此次釋出産品主要圍繞網絡加速 （Network）和資料庫加速 （Database）。其中，網絡加速卡産品（SWIFT-1900N）以及硬體設計IP核 （SWIFT-IP1900T、SWIFT-IP1900U），是專門為了解決這個關鍵問題而打造的。該系列産品基于KPU架構，硬體實作了完備的TCP/IP協定簇，能夠解除安裝全部TCP/IP協定棧處理到加速闆卡上，完全釋放CPU算力，平均處理延遲降低一個數量級以上。
同時，該産品的驅動軟體适配了現有标準BSD Socket接口，具有零學習成本，配置靈活，監控完備等亮點，完美的滿足了大資料量下TCP/IP網絡傳輸中的高吞吐、低延遲時間傳輸需求。
值得一提的是，在此基礎上，中科馭數還針對金融計算領域進一步打造了極速券商L2行情解析處理加速産品：SWIFT-2000QB，以及對應的硬體IP核産品：SWIFT-IP2000QB，可以提供100ns以下的實時Binary的協定解析和過濾功能，包含全部的逐筆委托、委托隊列、逐筆成交和行情快照資訊，幫助券商機構和客戶極速感覺市場行情資訊全貌，赢得競争先機。
此外，中科馭數此次釋出的另外一款重量級産品是超高性能SQL查詢運算加速卡産品：CONFLUX-1900R。基于KPU™架構，該産品實作了硬體SQL查詢加速解決方案，支援标準JDBC/ODBC接口，相容ANSI SQL-92标準。
實際應用中，CONFLUX-1900R将關系資料庫中計算密集的操作解除安裝到加速闆卡中執行，解決了在低延遲時間高吞吐場景下CPU的運算壓力和瓶頸，可以大幅提升系統整體查詢性能，提升綜合業務服務能力。在千萬行資料量下，該産品的單卡實測查詢延遲在80us左右，适用于海量資料下延遲敏感的OLTP和OLAP的場景，如金融交易加速，實時大資料分析、物聯網、時間序列資料庫加速等。
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原文釋出時間：2020-05-12
本文來自：“
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