2020年全民抗疫至今，國內疫情防治已經取得了階段性勝利，全面有序復工復產也在穩步推進。與此同時，在3月份的兩會上，國家領導人在政府工作報告中也明確要求，“要合理擴大有效投資，加強新一代信息基礎設施建設”。

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，主要包括大數據中心、人工智能、工業互聯網、5G基建等七大領域。在這場國家級戰略的帷幕下，“新基建”將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，于近日線上統一發布了六款KPU架構領域專用加速產品：三款即插即用的數據庫加速、網絡加速以及行情加速板卡產品（CONFLUX-1900R、SWIFT-1900N和SWIFT-2000QB）和三款加速硬件IP核產品（SWIFT-IP1900T、SWIFT-IP1900U和SWIFT-IP2000QB），將解決新基建中的數據中心、人工智能和工業互聯網中，關于海量數據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。

“只有把核心技術掌握在自己手中，才能真正掌握競爭和發展的主動權，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“專用計算芯片架構”的研發，在以新一代信息技術為依托的數字經濟成型展開期，為即將爆發的數據智能時代提供強勁的算力和網絡傳輸加速能力。

中科馭數研發的數據庫加速和金融計算專用芯片：KPU-CONFLUX1800

2018年，中科馭數創新性地提出軟件定義加速器的技術路線（SDA），研發了KPU（Kernel Processing Unit，即核處理器）領域專用計算芯片架構，采用軟硬協同的方式，圍繞KPU打造了硬件數據庫（Database），網絡運算加速（Network）和人工智能加速（AI）的“DNA”一體化加速產品體系，并于2019年第三季度流片并驗證成功了首顆數據庫加速和金融計算領域的KPU芯片：KPU-CONLUX1800。中科馭數圍繞KPU和“DNA”產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產權壁壘構建。

中科馭數DNA產品體系

2020年疫情防控期間，遠程辦公、在線教育和遠程醫療等特定場景都爆發出海量數據和網絡傳輸的高吞吐、低時延的急迫需求。為了滿足這些需求，主流數據中心網絡帶寬已經普遍擴展到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協議棧的處理。

據中科馭數CEO鄢貴海博士介紹，有數據表明，即使處理線速10Gbps的TCP/IP協議棧，也需要完全占用3到4個專用的強力CPU內核的全部算力才能支持（Intel Xeon E5），當系統擴展到40Gbps或100Gbps則需要16個乃至40個CPU內核。因此，網絡吞吐主要瓶頸已經從物理帶寬變成了TCP/IP的協議棧的運算處理能力。

為了解決以上痛點，中科馭數此次發布產品主要圍繞網絡加速 （Network）和數據庫加速 （Database）。其中，網絡加速卡產品（SWIFT-1900N）以及硬件設計IP核 （SWIFT-IP1900T、SWIFT-IP1900U），是專門為了解決這個關鍵問題而打造的。該系列產品基于KPU架構，硬件實現了完備的TCP/IP協議簇，能夠卸載全部TCP/IP協議棧處理到加速板卡上，完全釋放CPU算力，平均處理延遲降低一個數量級以上。

同時，該產品的驅動軟件適配了現有標準BSD Socket接口，具有零學習成本，配置靈活，監控完備等亮點，完美的滿足了大數據量下TCP/IP網絡傳輸中的高吞吐、低時延傳輸需求。

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行情解析處理加速產品：SWIFT-2000QB，以及對應的硬件IP核產品：SWIFT-IP2000QB，可以提供100ns以下的實時Binary的協議解析和過濾功能，包含全部的逐筆委托、委托隊列、逐筆成交和行情快照信息，幫助券商機構和客戶極速感知市場行情信息全貌，贏得競爭先機。
此外，中科馭數此次發布的另外一款重量級產品是超高性能SQL查詢運算加速卡產品：CONFLUX-1900R?；贙PU™架構，該產品實現了硬件SQL查詢加速解決方案，支持標準JDBC/ODBC接口，兼容ANSI SQL-92標準。

實際應用中，CONFLUX-1900R將關系數據庫中計算密集的操作卸載到加速板卡中執行，解決了在低時延高吞吐場景下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。在千萬行數據量下，該產品的單卡實測查詢延遲在80us左右，適用于海量數據下延遲敏感的OLTP和OLAP的場景，如金融交易加速，實時大數據分析、物聯網、時間序列數據庫加速等。