11月1日，美國服務器，由中國信通院主辦的2019（第二屆）中國金融科技產業峰會進入了第二天分論壇環節。其中，分論壇六《金融業數據治理與應用》在當天下午隆重召開。該論壇由中國信通院云大所大數據與區塊鏈部業務主管馬鵬瑋主持。
會上，中科馭數（北京）科技有限公司首席技術官盧文巖為與會者帶來了題為《數據資產管理：《中科馭數實時金融交易風控系統》的分享。
盧文巖：各位領導、各位同仁：
大家下午好！我是來自中科馭數（北京）科技有限公司的盧文巖，首先感謝主辦方能給我這樣一個機會給大家做一個技術的分享和交流。
我今天分享的報告和前面幾位老總分享的差異性比較大一點，前面幾位老總大多是關注上層，通過模型的改進、算法的優化來提升數據治理的效果，而中科馭數更多是關注在運算架構底層，通過改變運算架構提升算力，進而提升數據治理的效果。中科馭數是在數據治理領域的一個新人，希望今天通過我們新人的分享，能和大家碰撞出不一樣的火花來。
中科馭數是脫胎于中科院計算所國家重點實驗室的一家硬科技公司，計算所被譽為中國計算機事業的搖籃。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，而中科馭數團隊從2005年開始陸續承擔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，我們承擔高通量計算機研究，去年我們承擔了軟件定義計算機體系結構的研究，正是有了這么多年的積累，我們在去年4月份成立了中科馭數公司。
中科馭數成立初衷是要解決行業的什么問題？
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，反過來看一下處理器整個計算性能的增長大概每年增長率不到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，超過90%的數據無法被處理的，處于荒廢狀態，我們把這個現象稱為“數據的荒野時代”。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。
中科馭數初衷是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，我們著手和落地的第一個領域就是在金融科技領域。
例如，大家對汽車發動機都比較熟悉，當我們去買汽車時，可能都會選帶有渦輪增壓配置的汽車。當我們發動機動力不足時，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我們中科馭數所提的KPU架構的芯片。
KPU是什么樣的架構？
我們把KPU叫做盒處理器，K是指功能盒，會將不同應用領域抽象出一個硬件層、專用的功能盒，功能和專門為某個特定計算模式服務，所以計算性能非常高。計算領域當中有這么多計算模式，能處理過來嗎？KPU可以計算幾十甚至上千個這樣功能盒的，完全可以覆蓋整個應用領域所有計算模式。那算法、模型會不斷演化、不斷迭代，這在KPU設計之初就考慮到的，每一個功能盒都可以進行配置，功能盒之間可以進行不同的組合，通過不同的互聯，數據的傳輸，能夠滿足算法的迭代和更新趨勢的。
中科馭數還有一整套系統的設計方法學來做支撐，我們叫做“軟件定義加速器設計方法”，這是在網上公開的，大家感興趣可以了解一下。
第一代KPU，專門針對于金融領域時間序列處理設計的一款處理器。今年7月份已經完成了流片，在數據庫查詢應用場景下做了評估，現在基于CPU的方案，其性能達到近百倍的提升效果非常明顯。
中科馭數有三個系列KPU。
如果讓我們搭建一個數據處理的平臺，會考慮幾個要素：
要素1，數據傳輸。隨著傳感器、5G等技術發展，數據采集肯定不是問題了，但是數據傳輸現在還是一個比較大的問題，無論是在云端還是偏云端，還是金融整個技術體系都是基于分布式方式去組織物理機，而每個物理機之間都是通過光纖進行互聯。光纖帶寬非常大，可以達到上百G的帶寬，但是光纖在接入物理機時是需要對網絡數據進行解包和打包操作，而這個操作是非常耗時的。我們做過一個實驗，一臺至強處理器的處理性能僅能處理幾個G的網絡數據打包、解包工作，更別提其他的運算處理，所以這塊是一個巨大的瓶頸。
要素2，數據存儲。隨著數據量增大，數據查詢非常慢。
要素3，數據處理。
KPU-Swift，可以完全卸載一些網絡協議，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。
