首輪融資即估值過億，中科馭數(shù)用全新專用計算架構(gòu)讓芯片也能“私人訂制”

2018-10-24 14:08

中科馭數(shù)

來自中科院計算所的創(chuàng)業(yè)團隊、領(lǐng)域?qū)Ｓ糜嬎慵軜?gòu)研發(fā)的開拓者——中科馭數(shù)宣布，其已于今年8月以超過一個億的估值，正式完成了千萬級別的天使輪融資，由中科創(chuàng)星領(lǐng)投，久友資本跟投。

近日，來自中科院計算所的創(chuàng)業(yè)團隊、領(lǐng)域?qū)Ｓ糜嬎慵軜?gòu)研發(fā)的開拓者——中科馭數(shù)宣布，其已于今年8月以超過一個億的估值，正式完成了千萬級別的天使輪融資，由中科創(chuàng)星領(lǐng)投，久友資本跟投。本輪融資將主要用加速于產(chǎn)品研發(fā)、擴大團隊規(guī)模等。

中科馭數(shù)CEO鄢貴海

自因特爾創(chuàng)始人戈登摩爾于1965年提出“摩爾定律”以來，“芯片的運算性能大體上按照每18個月翻一番的速率在增長”已持續(xù)了半個世紀(jì)，但隨著工藝不斷細化到逼近一定的物理極限，單個處理器芯核的能效比提升面臨著極大的困難。數(shù)據(jù)顯示，近三年來，芯片晶體管密度的年化增長率僅為3.5%。

盡管半導(dǎo)體芯片“摩爾定律”已經(jīng)接近尾聲，但“數(shù)據(jù)摩爾定律”似乎才剛剛開始。據(jù)美國發(fā)布《2016-2045年新興科技趨勢》預(yù)測，全球數(shù)據(jù)量自2015年開始每兩年翻一番。以人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計算技術(shù)等為代表的熱門領(lǐng)域，其算力需求的不斷增強隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新和數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，且硬件算力的提升已成為促進其發(fā)展最重要的因素之一。同時，VPU(視頻處理器)、MPU(運動增強處理器)、APU(音頻處理器)等大多與多媒體的編碼解碼相關(guān)的協(xié)處理器，面對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)處理特點，越發(fā)暴露出力不從心和匹配不夠。顯然，摩爾定律放緩的“后摩爾時代”，依靠傳統(tǒng)的通用計算已很難有效為繼，而專用計算架構(gòu)則將發(fā)揮出巨大的作用。

據(jù)中科馭數(shù)創(chuàng)始人兼CEO鄢貴海介紹，目前，面向?qū)Ｓ糜嬎愕捏w系結(jié)構(gòu)研究仍然處于“百花齊放”的時代，從探討FPGA、ASIC等具體底層實現(xiàn)到ISA指令集擴展等軟硬件架構(gòu)等均有涉及。專用加速系統(tǒng)的設(shè)計方法也還遠沒有形成統(tǒng)一的定式?？梢钥吹?#xff0c;近幾年來幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都在補充自己的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器——CPU，以通用處理器結(jié)合特定應(yīng)用加速的協(xié)處理器來共同處理海量數(shù)據(jù)。例如Microsoft利用FPGA來加速其旗下的Bing搜索引擎，Google研發(fā)的TPU來加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，阿里巴巴公司也有FPGA硬件的團隊來針對具體的計算負載來做加速等等。然而面對應(yīng)用的多樣性和數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，“高性能”和“通用性”卻始終“不可兼得”。

為了高效解決特定領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)處理問題，中科馭數(shù)從底層核心技術(shù)出發(fā)，以專用芯片架構(gòu)為核心，創(chuàng)新性地采用軟件定義加速器的技術(shù)路線，實現(xiàn)軟硬件協(xié)同的高效的解決方案。主要業(yè)務(wù)為各類計算密集性的應(yīng)用研發(fā)專用計算架構(gòu)，包括芯片、支撐軟件、SDK等。其原創(chuàng)技術(shù)KPUTM(即核處理器，已提交備案)，是專為加速特定領(lǐng)域核心功能計算而設(shè)計的一種協(xié)處理器。 KPUTM以功能核作為基本單元，直接對應(yīng)用中的計算密集性應(yīng)用進行抽象和高層綜合，實現(xiàn)以應(yīng)用為中心的架構(gòu)“定制”。一顆KPUTM根據(jù)需求可以集成數(shù)十至數(shù)百個功能核。

核處理器KPUTM

在運行機制上，KPUTM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(yīng)計算。從而可以實現(xiàn)“功能核”到運算需求的“一對一”服務(wù)，保證效率。且不同于FPGA在電路層的改造的性能犧牲，KPUTM的核心技術(shù)在功能核層，功能核來自于對于計算模式的抽象，并將其IP化。通過高層次綜合，既實現(xiàn)了領(lǐng)域內(nèi)硬件的統(tǒng)一，降低了規(guī)模限制的硬件成本和設(shè)計周期，又能通過軟件編程實現(xiàn)不同功能的計算；特定需求只需要增刪功能核的種類和數(shù)量即可。在整體計算效率提升百倍的前提下，仍然具有非常高的可擴展性和靈活性。鄢貴海表示，KPUTM的技術(shù)路線的設(shè)計初衷，即是突破傳統(tǒng)“性能”與“通用性”不可兼得的局限。

日前，中科馭數(shù)已經(jīng)完成了近20項專利申請，并且還在快速的增長?，F(xiàn)階段主要布局計算金融、人工智能、區(qū)塊鏈三大領(lǐng)域，以?性能、簡操作、易落地的特點，用軟件定義專用計算架構(gòu)，為其實現(xiàn)高效加速。產(chǎn)品分別為KPUTM的三個系列，即 CONFLUXTM(功夫TM)、FLEXFLOWTM(福來TM)、TRUSTYTM(信芯TM)，建立了金融科技(FinTech)垂直行業(yè)基礎(chǔ)層賦能架構(gòu)“FinArch”。

據(jù)悉，其產(chǎn)品將從今年11月陸續(xù)發(fā)布。其中國際首例金融時間序列分析專用芯片“功夫1800(CONFLUX 1800)”，性能比通用GPU高兩個數(shù)量級，功耗小于10瓦；國際首套實時風(fēng)控系統(tǒng) “銳警-A1 (RiskCop-A1)”，全面提升交易市場的風(fēng)控級別，推進“事后風(fēng)控”向“事中風(fēng)控”演進。數(shù)據(jù)表明，相對于CPU的服務(wù)器，中科馭數(shù)基于KPUTM的系統(tǒng)性能可以輕易提升2-3個數(shù)量級，同時功耗只占原系統(tǒng)的30%。如果將數(shù)十甚至數(shù)百臺的服務(wù)器集群都用KPUTM加速器來增強，將是性能的極大提升和運行成本的顯著降低。

CONFLUX-I(功夫1號)

未來，中科馭數(shù)將會根據(jù)行業(yè)需求，在高性能計算、基因測序、5G等領(lǐng)域，落地其相關(guān)的領(lǐng)域?qū)Ｓ锰幚砥鳌?/p>

團隊方面，創(chuàng)始人兼CEO鄢貴海，本科畢業(yè)于北京大學(xué)，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(lǐng)域深耕十余年，主持多項國家自然科學(xué)基?項目, 累計經(jīng)費近千萬，獲得北京市科技獎、中國計量學(xué)會技術(shù)發(fā)明獎、中國質(zhì)量協(xié)會一等獎、中國計量學(xué)會技術(shù)發(fā)明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(lǐng)軍人才團隊五名核心成員之一。首席科學(xué)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(wù)副主任，主要研究領(lǐng)域為VLSI測試、容錯計算，獲北京市科學(xué)技術(shù)獎(2007、2008) 、國家技術(shù)發(fā)明獎(2012) ，?選國家百千萬?才?程(2013)。核心創(chuàng)始團隊近十人，均出自中科院計算所、清華、北大等研究所或高校相關(guān)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(shù)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。

近一兩年，寒武紀(jì)、中科曙光等在計算領(lǐng)域的表現(xiàn)，也讓同出身中科院的中科馭數(shù)從一開始就備受期待。對此，鄢貴海也回應(yīng)道：團隊將以技術(shù)突破和技術(shù)落地作為最大的目標(biāo)，未來，將一如既往的堅持用原創(chuàng)技術(shù)突破計算機性能瓶頸，為不同領(lǐng)域“私人定制”專屬計算架構(gòu)解決方案。

［本文作者i黑馬，i黑馬原創(chuàng)。如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系微信公眾號(ID:iheima)授權(quán)，未經(jīng)授權(quán)，轉(zhuǎn)載必究。］

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總結(jié)

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