2019年以来，5G这个词正越来越频繁地出现。年初，国家发改委表示，今年将加强新型基础设施建设，加快5G商用步伐；工信部也对外透露，将在部分城市发放5G临时牌照；而随着国内三大运营商在17个试点城市紧锣密鼓地部署。显然，由政府、巨头和投资机构共同带动的5G商用将进入最后的准备阶段。
然而当5G时代来临时，人们真的已经准备好了吗？对这个问题，业界其实充满了担忧。
2月21日，中国科学院北京分院联合北京中关村园区管委会公布了第八届科技成果转化奖名单，其中中科院计算技术研究所创业团队的一项成果，或许会给人们带去一些新的启发。
失灵的摩尔定律
1965年，因特尔创始人戈登·摩尔提出了著名的“摩尔定律”，也就是芯片的运算性能大约每18~24个月就会翻一番。
仰赖于令人咋舌的半导体工艺进步速度，半个世纪以来，计算机的世界一直按照这个规律在运行着，直到最近。
有数据显示，近三年来，芯片晶体管密度的年化增长率仅为3.5%，这意味着，半导体芯片的制造工艺已经逼近了一定的物理极限，摩尔定律“失灵”了。
不凑巧的是，在芯片工艺捉襟见肘的同时，“数据摩尔定律”时代似乎才刚刚开始。美国发布的《2016-2045年新兴科技趋势》预测，自2015年开始，全球数据量每两年就会翻一番。
这造成了需求和能力的巨大鸿沟。以未来一辆能够自动驾驶的汽车为例，根据测算，这辆车想要做到起码安全、智能，算力需要达到每秒钟处理300TB的数据。
“伴随着5G技术的到来，指数级增长的数据更需要更强大的计算效率和能耗比，在‘后摩尔时代’，再依靠传统的通用计算已经难以有效为继下去。”中科院计算所研究员、中科驭数创始人兼CEO鄢贵海坦言，“数据爆炸很快就要来了，我们要想办法把数据‘吃’掉。”
科学家的创业基因
在鄢贵海看来，在找到“新摩尔定律”之前，架构的创新需要担负起更重要的角色，专用计算架构将发挥巨大的作用。
近几年来，几乎所有的互联网巨头都在忙着“修修补补”，也就是用特定应用加速的协处理器来结合自己的标准服务器CPU，来共同处理海量数据。有分析机构预测，到2020年，协处理器的总渗透率将超过5%。
这让过去几年还不明显的商业需求越发显现了出来。然而，由于英特尔、微软等在计算领域的多年垄断，市场上相关的企业大多处于应用层，真正的底层研发力量基本上都在研究院所，国内掌握全栈式解决方案技术的企业非常稀缺。
这也正是鄢贵海等人决定从呆了十几年的中科院计算所出来创业的根本原因。彼时，鄢贵海在所里研究专用计算架构技术已经有两年了，越做他越感到，这个领域的潜力巨大。“我们国家基础平台能力不强，很多框架性和平台性的东西都是国外做的。我们就想，能不能一竿子捅到底，啃下这块硬骨头。”
曾培育出联想、曙光等知名企业的计算所，被很多人认为是中国计算技术产业的源头，其创业的基因是根深蒂固的。所里对鄢贵海的想法非常支持，鼓励他将科研成果向产业转化。
就这样，2017年底，鄢贵海决定将过去10年的积累注入一个全新的“硬科技”公司，抓住这次产业变革的机遇，独辟蹊径，换道超车。
“硬菜”慢做
中科驭数的核心原创技术是KPU（核处理器），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，KPU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”。根据需求，一颗KPU可以集成数十至数百个功能核。
KPU里面分为功能区”和非功能区，功能区可根据计算特征来配置不同的核，设计成本相对较低；而?功能区可以重复利用，再一次降低开发成本。
“通俗来说，KPU就好像一辆汽车，汽车的壳子是固定的，内部配置则可以根据不同用户的需求进行定制。”鄢贵海告诉《中国科学报》记者。
由于这种特殊的设计，芯片的研发周期也被大大缩短了，相比于传统芯片2~3年的迭代周期，KPU从需求提出到芯片落地，只需要6个月时间。
“当前算力需求爆发的趋势已经很明显，而领域专用架构是可以突破算力瓶颈的方向之一。”香港科技大学工学院院长郑光廷评价称，由于专用处理器的需求量不如通用处理器大，就要求企业对开发成本和领域体量做好平衡。中科驭数解决了设计成本的问题，大大拓展了领域专用架构的使用范围。
KPU特别适合在5G、金融计算、实时数据库、人工智能、基因测序、安防监控等以数据驱动、计算密集为特征的领域使用。其首款产品金融时间序列分析专?芯?“功夫1800”经过测算，性能?国际上主流的通?处理器高两个数量级，功耗小于10瓦，计划将在19年底实现量产。
让鄢贵海和他的同事多少有些意外的是，公司成立还不到百天，他们就拿到了第一笔数千万元的投资，估值过亿。
尽管市场对“硬菜”的渴望是如此迫切，鄢贵海好像却不是很着急挣“快”钱，接下来他会选择少数几家合作伙伴，扎扎实实地做几个示范项目。“比起来为了短期利益去迅速扩张，我们更想把技术壁垒垒得更高一些，让我们国家能在这个领域维持领先优势。”
