金融数据驱动技术

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项目简介

为了高效解决特定领域的海量数据处理问题,本项目以专用芯片架构为核心,采用软件定义加速器的技术路线,实现软硬件协同的解决方案。主要业务为各类计算密集性的应用研发专用计算架构,包括芯片、支撑软件、SDK 等。其原创技术 KPUTM(即核处理器,已提交备案),是专为加速特定领域核心功能计算而设计的一种协处理器。 KPUTM 以功能核作为基本单元,直接对应用中的计算密集性应用进行抽象和高层综合,实现以应用为中心的架构“定制”。据悉,一颗 KPUTM 根据需求可以集成数十至数百个功能核。

在核心技术上,KPUTM 采用“数据驱动并行计算”的架构,运行过程中通过数据流来激活不同的功能核进行相应计算。从而可以实现“功能核”到运算需求的“一对一”服务,保证效率。

应用领域

自因特尔创始人戈登摩尔于 1965 年提出“摩尔定律”以来,“芯片的运算性能大体上按照每18个月翻一番的速率在增长”已持续了半个世纪,但随着工艺不断细化到逼近一定的物理极限,单个处理器芯核的能效比提升面临着极大的困难。数据显示,近三年来,芯片晶体管密度的年化增长率仅为 3.5%。

尽管半导体芯片“摩尔定律”已经接近尾声,但“数据摩尔定律”似乎才刚刚开始。据美国发布《2016-2045 年新兴科技趋势》预测,全球数据量自 2015 年开始每两年翻一番。以人工智能、区块链、边缘计算技术等为代表的热门领域,其算力需求的不断增强随着应用领域的不断创新和数据的指数级增长,且硬件算力的提升已成为促进其发展最重要的因素之一。同时, VPU(视频处理器)、MPU(运动增强处理器)、APU(音频处理器)等大多与多媒体的编码解码相关的协处理器,面对不同行业的数据处理特点,越发暴露出力不从心和匹配不够。显然,摩尔定律放缓的“后摩尔时代”,依靠传统的通用计算已很难有效为继,而专用计算架构则将发挥出巨大的作用。

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