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    AI算力變革金融交易與智能風控生態 國產芯片軟硬件設備前景幾何

    陳植 來源:21世紀經濟報道 2023-07-13 09:01:29 AI 智能風控 金融AI
    陳植     來源:21世紀經濟報道     2023-07-13 09:01:29

    核心提示若國內芯片研發企業能在更多使用場景發現問題并迭代自身的軟硬件設備,可能在不久的將來“躋身”國際一流水平。

    隨著越來越多國內證券基金公司積極使用國產芯片等軟硬件設備,它們能否滿足智能化風控、低時延交易、復雜數據存取分析、量化投資建模等方面的算力要求,頗受金融市場關注。

    “目前,歐美最新的GPU芯片已將CPU(中央處理器)、GPU(圖形處理單元)、DPU(數據處理單元)進行了集成,所有算力都放在GPU層面計算,形成了全新的算力系統?!币晃恍酒瑯I內人士向記者透露。這有助于歐美投資機構借助更強的算力,進行更大維度的數據分析與更快的算法迭代,構建更強的量化投資策略與低時延交易效率。

    值得注意的是,國內芯片研發企業也在不懈努力。

    中科馭數創始人兼CEO鄢貴海在2023年第一屆證券基金行業先進計算峰會期間向本報記者透露,金融行業已逐漸走向更實時、更智能、更高效的發展道路,構建基于CPU+GPU+DPU+FPGA的異構算力底座,正成為金融交易系統變革升級的競爭焦點,也是金融機構打造技術壁壘、取得核心競爭優勢的新基石。當前國內生態系統里的所有廠商,不論是芯片研發企業、還是軟硬件服務商與應用方,都應形成價值共生,通過共同努力掌握核心技術,主導并引領金融IT基礎設施的迭代發展。

    他告訴記者,當前中科馭數基于DPU芯片底層和HADOS軟件開發平臺,專注于金融交易的低時延與高吞吐等場景,打造相對完善的DPU產品體系。

    龍芯中科總裁助理靳國杰也在此次峰會間隙接受本報記者采訪時指出,2018年起,國內先進計算產業已形成從無到有、以國產軟硬件廠商為核心的信息技術產業鏈格局。針對金融行業的業務特點,龍芯中科基于信息系統和工控系統兩條主線布局產業生態而打造的龍芯系列產品,涵蓋從底層架構、云平臺到特色解決方案的自主創新支撐體系,已在金融行業獲得廣泛應用,目前40多家國內金融機構采用龍芯架構開展業務。

    記者多方了解到,國內芯片要在證券投資與金融交易領域得到更廣泛的應用,仍然任重道遠。事實上,目前部分國產芯片在某些性能方面不亞于海外同類產品,但兩大瓶頸制約了它們的普及。

    一是生態不夠完善,具體而言,多數國內金融機構習慣使用X86系統,且X86集成了過去20-30年所開發的各類開源軟件,令金融機構使用變得極其便捷;相比而言,多數國產芯片主要采取Linux開源系統,且Linux的軟件生態與開源生態尚不完善,導致不少金融機構在選擇國產服務器時只能邊采購邊開展問題測試解決方案,令他們采購量相當受限。但要解決這個問題,首先需要Linux的軟件生態得到進一步完善,這又需要一個長期積累的過程。

    二是服務體系不夠完善,對眾多金融機構而言,芯片性能未必是首要考慮因素,他們更關注芯片服務器的穩定性與可靠性。目前,國內CPU研發團隊的服務器研發時間相對較短,不像歐美企業擁有數十年各種試錯經驗以確保服務器長期穩定可靠,因此國內服務器整機在可靠性方面似乎與歐美企業產品仍有一定差距,令金融機構基于設備安全與運營穩健考量,更傾向先選擇海外產品。

    記者獲悉,針對上述痛點,國內GPU開發商與DPU研發企業開展深度合作,通過不同芯片的相互適配與性能協同,構建一個相對完整的AI算力生態,并針對金融交易場景進行深度綁定,研發眾多低時延交易與數據高吞吐處理的解決方案。

    一位證券機構IT部門主管向記者透露,在證券交易領域,證券機構一直對性能可靠性、智能化處理的要求是極致苛刻的,比如在量化策略研究場景,涉及海量實時數據的處理與分析,這需要先進的異構算力幫忙提升證券機構的量化訓練、AI 訓練、AI推理等能力;還有在分布式數據存取的底座構建方面,目前證券機構面臨較大的挑戰,如何將先進計算技術與基于RDM分布式的網絡技術融合,如何搭建高效高性能的數據底座,同樣考驗國產芯片商的技術研發能力。

    “此外,在交易場景,證券投資機構越來越多追求低時延,這涉及網絡、操作系統、應用系統的全方面重構,國產芯片研發商能否提供更好的分布式自主可控系統提升低時延交易效率,也會成為我們是否更多選擇國產芯片服務器的一大考量?!彼蛴浾咧赋?。在智能化風控場景,證券機構同樣需要大量高性能高精度的計算,國產芯片研發商能否提供更強大的算力,也是一大挑戰。

    金證股份高級副總裁鐘桂全對此直言,這意味著國產芯片研發行業還需從服務器、交換機、網卡、操作系統、編譯器、加速器等方面進行性能深度攻關,解決信創軟硬件薄弱之處,持續深化國產化技術底座。目前金證股份將存儲優化、超低時延總線作為重點攻關領域,推出了極速交易系統3.5平臺,它集成中科馭數超低時延DPU卡KPU2200N的軟硬異構加速技術,整個上行穿透時延降低至3微秒以內,顯著提升交易服務中臺的策略算法并發度,推動交易系統的整體性能提升。

    華泰證券信息技術部自營業務研發中心負責人宋曉光告訴記者,為了應對風控計算規則的復雜性和極致的低時延要求,華泰證券也在逐步演進并迭代,構建一個橫向、縱向立體多層次的風控體系。這背后,是在中科馭數異構計算技術的賦能下,華泰證券持續探索基于異構加速的風控解決方案,通過推動軟件定義的方式來整合軟硬件的異構,將風控抽象成更標準的業務模型,并通過這些模型將業務指標、預算規則等拆分為對應的指標和邏輯的組合,實現了在各個異構交易系統中進行異構風控,從而提高風控的投產效率,并達到性能和可靠性的雙重目標。

    一位國產芯片研發企業負責人向記者透露,就基礎算力而言,目前不少國內芯片研發企業已致力于提供一個相對方便使用的通用算力,適合金融機構的各種場景與算法要求,甚至可以根據金融機構特定需求提供算力深度優化服務。但目前國內芯片研發企業遇到的一大瓶頸,是芯片服務器使用場景相對較少,若國內芯片研發企業能在更多使用場景發現問題并迭代自身的軟硬件設備,可能在不久的將來“躋身”國際一流水平。

    責任編輯:王超

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