今年年初，國家發(fā)改委副主任連維良在國新辦新聞發(fā)布會上表示，2019年將加強新型基礎設施建設，推進人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)建設，加快5G商用步伐等。隨著國內(nèi)三大運營商在17個試點城市緊鑼密鼓地部署，由政府、巨頭和投資機構(gòu)的共同帶動的5G商用將進入最后的準備階段，從IT時代走向DT時代成大勢所趨。

　　與此同時，伴隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等帶來的數(shù)據(jù)爆發(fā)和新興應用領域的不斷創(chuàng)新，實時而智能的商用提速技術不僅是包括Google、Amazon、Facebook、阿里等全球巨頭們集體布局的新方向，在投資圈的熱度也持續(xù)走高，被業(yè)內(nèi)稱為“下一個風口”。據(jù)了解，近三年，芯片晶體管密度的年化增長率僅為3.5%，這無疑宣布了在工藝不斷細化已逼近一定物理極限的“摩爾定律”，即芯片的運算能力大體上按照每18個月翻一番的速率在增長，已基本失效。

　　來自中國科學院計算所的中科馭數(shù)CEO鄢貴海表示，摩爾定律在過去半個世紀的輝煌既來自于工藝進步，也來自架構(gòu)的不斷創(chuàng)新。芯片制造工藝進步所帶來巨大貢獻體現(xiàn)在幾乎對架構(gòu)不做任何更改，僅依賴采用更細化的半導體工藝，就可以帶來可觀的性能提升。同時，更密集、更便宜的晶體管和互連線等片上資源也為更多架構(gòu)設計提供了可能性。但是伴隨著低延遲、多形態(tài)終端的5G技術出現(xiàn)，呈指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)需要更強大的計算效率和能耗比，目前依靠傳統(tǒng)的通用計算已很難有效地為繼，而專用計算架構(gòu)將發(fā)揮巨大的作用。顯然，在找到“新摩爾定律”之前，架構(gòu)的創(chuàng)新需要擔負起更重要的角色。

　　近年來，隨著越來越多的細分領域市場規(guī)模增長迅速，如“人工智能”、“區(qū)塊鏈”“邊緣計算”等都被預測將承載的數(shù)千億甚至萬億美元量級的市場，專用計算架構(gòu)成為“后摩爾時代”的重要機遇所在。以“去中心化”、“場景定義計算”、 “定制計算支撐場景多元化”、 “軟硬件協(xié)同”、 “全棧式解決方案”等為代表的需求已是發(fā)展趨勢。

　　事實上，在通用處理器CPU的算力到達瓶頸期之后，業(yè)界早就開始通過專用的協(xié)處理器來尋求算力的提升，并取得了不錯的效果。例如AI熱潮帶來GPU的高速增長，比特幣也引發(fā)了礦機芯片的需求激增，Gartner，IDC等分析機構(gòu)也都預計，到2020年，在服務器市場，協(xié)處理器總的滲透率將超過5%，除GPU以外的協(xié)處理器滲透率也將超過3%。

　　但隨著應用領域的快速創(chuàng)新，過去還尚不明顯的商業(yè)需求越發(fā)的顯現(xiàn)出來，由于英特爾、微軟等在計算領域的多年壟斷，導致市場上多位應用層企業(yè)，而底層研發(fā)團隊基本上都在研究院所，這也導致國內(nèi)具有全棧式解決方案技術的團隊非常稀缺。

　　因此，脫胎于我國計算機產(chǎn)業(yè)的搖籃——中科院計算所體系結(jié)構(gòu)國家重點實驗室脫的中科馭數(shù)，極為難得的具備了可“打造加速生態(tài)，破解算力瓶頸”的先天優(yōu)勢。其核心原創(chuàng)技術為KPUTM(即核處理器，已提交備案)，是專為加速特定領域核心功能計算而設計的一種協(xié)處理器。 KPUTM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(xiàn)以應用為中心的架構(gòu)“定制” 。

　　據(jù)介紹，一顆KPUTM根據(jù)需求可以集成數(shù)十至數(shù)百個功能核。在運行機制上，采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”的架構(gòu)，運行過程中通過數(shù)據(jù)流來激活不同的功能核進行相應計算。從而可以實現(xiàn)“功能核”到運算需求的“一對一”服務，保證效率。中科馭數(shù)提供了基于KPU™的加速堆棧解決方案，其中包括了KOS，KLIB等一系列的技術棧。既可以幫助應用開發(fā)人員無縫的使用KPUTM的加速性能，同時也能夠幫助數(shù)據(jù)中心和運營者為更好的管理KPU™，打造以KPU™加速器為中心的軟硬協(xié)同算力生態(tài)。

　　鄢貴海表示，在數(shù)據(jù)量變大、算法復雜、帶寬增加、實時要求高的情況下，必將對芯片算力有更高的要求，而架構(gòu)“專用化”將是重要途徑很多領域計算模式各不相同。如金融計算、實時 數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)據(jù)中心、高性能計算、基因測序、區(qū)塊鏈等差異顯著，但共同的特征為數(shù)據(jù)驅(qū)動、計算密集、端云一體等。KPUTM就是要賦能計算密集型應用、顯著提升計算效率的專用協(xié)處理器。

　　據(jù)了解，KPU™的核心是根據(jù)應用的計算特征“針對性配置”運算單元核，設置“功能區(qū)”和“非功能區(qū)”。“功能區(qū)”可根據(jù)計算特征來配置不同的核，設計成本相對較低。非功能區(qū)可復用，再一次降低開發(fā)成本。且計算密集型而非控制密集型的數(shù)據(jù)架構(gòu)和近存儲 (Near Memory)架構(gòu)的整體結(jié)構(gòu)使計算更高效。目前已經(jīng)完成近30項專利申請，并且還在快速的增長。同時在計算金融、實時數(shù)據(jù)庫、人工智能、區(qū)塊鏈等領域都有布局。其首款產(chǎn)品——金融時間序列分析專用芯片“功夫1800(CONFLUX 1800)”，團隊測算，性能會比通用GPU高兩個數(shù)量級，功耗小于10瓦。計劃將在19年年底實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　團隊方面，創(chuàng)始人兼CEO鄢貴海，本科畢業(yè)于北京大學，中科院計算所博士，計算所研究員(正教授)，在計算機體系結(jié)構(gòu)領域深耕十余年，主持多項國家自然科學基金項目, 累計經(jīng)費近千萬，獲得北京市科技二等獎，中國計量學會技術發(fā)明二等獎，中國質(zhì)量協(xié)會一等獎，中國計量學會技術發(fā)明二等獎等多項省部級科技獎勵;入選中科院青年創(chuàng)新促進會，科技北京百名領軍人才團隊五名核心成員之一。首席科學家李曉維，中科院計算所體系結(jié)構(gòu)國家重點實驗室常務副主任，主要研究領域為VLSI測試、容錯計算，獲北京市科學技術獎(2007、2008) 、國家技術發(fā)明獎(2012) ，入選國家百千萬人才工程(2013)。核心創(chuàng)始團隊近人，均出自中科院計算所、清華、北大等研究所或高校相關專業(yè);現(xiàn)有團隊20余人，其中博士11人，碩士7人，團隊成員60%以上來自中科院、清華、北大，基本都為核心技術人員;團隊計劃年底增至40人，一年內(nèi)發(fā)展到100人左右的規(guī)模。

　　據(jù)悉，作為領域?qū)Ｓ糜嬎慵軜?gòu)研發(fā)的開拓者，中科馭數(shù)成立于2018年5月，團隊此前層在相關領域進行了十余年研究，在ISCA、HPCA、計算機領域旗艦期刊IEEE Trans. on Computers等發(fā)表過40余篇高水平論文，并在2015年形成國家重大自主研究平臺。公司成立不到百天即獲得由中科創(chuàng)星領投、久友資本跟投的數(shù)千萬人民幣，目前正在尋求8000萬的Pre-A輪融資。其產(chǎn)品為原創(chuàng)技術KPUTM的三個系列，分別為CONFLUXTM(功夫TM)、FLEXFLOWTM(福來TM)、TRUSTYTM(信芯TM)，將以最近三年發(fā)展極為迅速、且得到國家多方位支的金融科技(FinTech)領域作為首個落地領域，其“功夫”系列的專用加速器研發(fā)已基本成熟。

　　鄢貴海補充，金融領域加速大多仍然用的是GPU，但GPU本質(zhì)上是單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)的計算模式，與金融風控應用里的規(guī)則集處理模式無論是在計算模式上還是對數(shù)據(jù)流的處理上， 都是不相適應的。而KPUTM多“核”函數(shù)、多數(shù)據(jù)流(MKMD)的模式則非常適合這類應用。并行的數(shù)十路數(shù)據(jù)每更新一次，就輸出一次結(jié)果，無疑有著更高的實時性、更優(yōu)的效率和更低的功耗。另外KPUTM芯片中的核極高的集成度，把數(shù)據(jù)的、清洗等可以一起放在模型中計算，可以少了很多數(shù)據(jù)交互，也是提升性能的原因。中科馭數(shù)結(jié)合了其特有的時間流數(shù)據(jù)，建立了FinTech垂直行業(yè)基礎層賦能架構(gòu)“FinArch”，不僅高性能、簡操作，且易落地。