AI算力变革金融交易与智能风控生态国产芯片软硬件设备前景几何

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AI算力变革金融交易与智能风控生态国产芯片软硬件设备前景几何

时间 :2023-07-12 12:08:04 来源 : 21经济网

21世纪经济报道记者陈植上海报道

随着越来越多国内证券基金公司积极使用国产芯片等软硬件设备，它们能否满足智能化风控、低时延交易、复杂数据存取分析、量化投资建模等方面的算力要求，颇受金融市场关注。

“目前，欧美最新的GPU芯片已将CPU（中央处理器）、GPU（图形处理单元）、DPU（数据处理单元）进行了集成，所有算力都放在GPU层面计算，形成了全新的算力系统。”一位芯片业内人士向记者透露。这有助于欧美投资机构借助更强的算力，进行更大维度的数据分析与更快的算法迭代，构建更强的量化投资策略与低时延交易效率。

(资料图)

值得注意的是，国内芯片研发企业也在不懈努力。

中科驭数创始人兼CEO鄢贵海在2023年第一届证券基金行业先进计算峰会期间向本报记者透露，金融行业已逐渐走向更实时、更智能、更高效的发展道路，构建基于CPU+GPU+DPU+FPGA的异构算力底座，正成为金融交易系统变革升级的竞争焦点，也是金融机构打造技术壁垒、取得核心竞争优势的新基石。当前国内生态系统里的所有厂商，不论是芯片研发企业、还是软硬件服务商与应用方，都应形成价值共生，通过共同努力掌握核心技术，主导并引领金融IT基础设施的迭代发展。

他告诉记者，当前中科驭数基于DPU芯片底层和HADOS软件开发平台，专注于金融交易的低时延与高吞吐等场景，打造相对完善的DPU产品体系。

龙芯中科总裁助理靳国杰也在此次峰会间隙接受本报记者采访时指出，2018年起，国内先进计算产业已形成从无到有、以国产软硬件厂商为核心的信息技术产业链格局。针对金融行业的业务特点，龙芯中科基于信息系统和工控系统两条主线布局产业生态而打造的龙芯系列产品，涵盖从底层架构、云平台到特色解决方案的自主创新支撑体系，已在金融行业获得广泛应用，目前40多家国内金融机构采用龙芯架构开展业务。

记者多方了解到，国内芯片要在证券投资与金融交易领域得到更广泛的应用，仍然任重道远。事实上，目前部分国产芯片在某些性能方面不亚于海外同类产品，但两大瓶颈制约了它们的普及。

一是生态不够完善，具体而言，多数国内金融机构习惯使用X86系统，且X86集成了过去20-30年所开发的各类开源软件，令金融机构使用变得极其便捷；相比而言，多数国产芯片主要采取Linux开源系统，且Linux的软件生态与开源生态尚不完善，导致不少金融机构在选择国产服务器时只能边采购边开展问题测试解决方案，令他们采购量相当受限。但要解决这个问题，首先需要Linux的软件生态得到进一步完善，这又需要一个长期积累的过程。

二是服务体系不够完善，对众多金融机构而言，芯片性能未必是首要考虑因素，他们更关注芯片服务器的稳定性与可靠性。目前，国内CPU研发团队的服务器研发时间相对较短，不像欧美企业拥有数十年各种试错经验以确保服务器长期稳定可靠，因此国内服务器整机在可靠性方面似乎与欧美企业产品仍有一定差距，令金融机构基于设备安全与运营稳健考量，更倾向先选择海外产品。

记者获悉，针对上述痛点，国内GPU开发商与DPU研发企业开展深度合作，通过不同芯片的相互适配与性能协同，构建一个相对完整的AI算力生态，并针对金融交易场景进行深度绑定，研发众多低时延交易与数据高吞吐处理的解决方案。

一位证券机构IT部门主管向记者透露，在证券交易领域，证券机构一直对性能可靠性、智能化处理的要求是极致苛刻的，比如在量化策略研究场景，涉及海量实时数据的处理与分析，这需要先进的异构算力帮忙提升证券机构的量化训练、AI 训练、AI推理等能力；还有在分布式数据存取的底座构建方面，目前证券机构面临较大的挑战，如何将先进计算技术与基于RDM分布式的网络技术融合，如何搭建高效高性能的数据底座，同样考验国产芯片商的技术研发能力。

“此外，在交易场景，证券投资机构越来越多追求低时延，这涉及网络、操作系统、应用系统的全方面重构，国产芯片研发商能否提供更好的分布式自主可控系统提升低时延交易效率，也会成为我们是否更多选择国产芯片服务器的一大考量。”他向记者指出。在智能化风控场景，证券机构同样需要大量高性能高精度的计算，国产芯片研发商能否提供更强大的算力，也是一大挑战。

金证股份高级副总裁钟桂全对此直言，这意味着国产芯片研发行业还需从服务器、交换机、网卡、操作系统、编译器、加速器等方面进行性能深度攻关，解决信创软硬件薄弱之处，持续深化国产化技术底座。目前金证股份将存储优化、超低时延总线作为重点攻关领域，推出了极速交易系统3.5平台，它集成中科驭数超低时延DPU卡KPU2200N的软硬异构加速技术，整个上行穿透时延降低至3微秒以内，显著提升交易服务中台的策略算法并发度，推动交易系统的整体性能提升。

华泰证券信息技术部自营业务研发中心负责人宋晓光告诉记者，为了应对风控计算规则的复杂性和极致的低时延要求，华泰证券也在逐步演进并迭代，构建一个横向、纵向立体多层次的风控体系。这背后，是在中科驭数异构计算技术的赋能下，华泰证券持续探索基于异构加速的风控解决方案，通过推动软件定义的方式来整合软硬件的异构，将风控抽象成更标准的业务模型，并通过这些模型将业务指标、预算规则等拆分为对应的指标和逻辑的组合，实现了在各个异构交易系统中进行异构风控，从而提高风控的投产效率，并达到性能和可靠性的双重目标。

一位国产芯片研发企业负责人向记者透露，就基础算力而言，目前不少国内芯片研发企业已致力于提供一个相对方便使用的通用算力，适合金融机构的各种场景与算法要求，甚至可以根据金融机构特定需求提供算力深度优化服务。但目前国内芯片研发企业遇到的一大瓶颈，是芯片服务器使用场景相对较少，若国内芯片研发企业能在更多使用场景发现问题并迭代自身的软硬件设备，可能在不久的将来“跻身”国际一流水平。

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