柏睿数据：利用国产技术在数据智能领域弯道超车的三个思路

9月16日，2023世界计算大会“应用牵引 数据赋能”数字经济论坛在湖南省长沙市隆重举办。众多院士专家、高校教授、企业高管齐聚一堂，研讨数字技术的融合创新与应用，探索多元化业务场景，为数字经济高质量发展建言。

柏睿数据作为数据智能领域领先厂商受邀参加论坛，柏睿数据联合创始人李远志作《Data+AI构筑数字经济核心智能基座》主题演讲。

李远志指出，2022年我国智能算力规模达到全球第二，但国内数据中心的CPU平均利用率只有10%左右，产生的数据只有5%被充分存储，不到12%被有效利用。此外，我国数据中心的能耗也居高不下。2020年，全国数据中心的能耗已超过全国所有农业能耗的两倍。伴随着AI大模型等前沿技术的快速发展和应用，我国数字经济发展将产生更大规模的数据增量和计算需求。因此通过基础技术取得突破，提升智能数据算力、降低能耗、提升大数据与AIGC方面的基础支撑能力变得尤为重要。

针对如何利用国产技术在数据智能领域弯道超车，李远志基于柏睿数据近10年的实践给出了三个思路。

一、“高性能数据库技术”和“智能化大数据计算引擎”，是解决“数字经济持续高能耗”和“数字经济无限数据增量”这一矛盾的关键技术。由于大数据数据计算的压力陡然提升，因此分析型数据库和数据计算引擎已经成为数据库技术发展和应用的热点。采用分布式+全内存技术的RapidsDB数据库具备极佳的线性扩展能力，支持更高效的处理相关模糊查询、自由组合查询，是现阶段在同等硬件条件提升大数据计算效率，降低能耗的最佳路径。最新测试数据显示，在TPC-H 500G数据规模，柏睿数据库在鲲鹏平台上的性能与Intel 平台基本相当。这是国产技术在大数据领域厚积薄发的最佳例证。而根据Gartner的产业报告分析得出，未来5年内，分析型数据库将以30%以上的年增速高速发展；而在中国市场，国产分析型数据库，将占据70%以上的份额。

二、采用“FPGA等智能算力技术”实现“大数据与人工智能”的双向支撑，是现阶段实现企业级AIGC技术落地最经济可行的方案。FPGA技术能够实现同平台下，计算性能指数级加速、单位能耗却只有线性增加，因此以FPGA为代表的“智能算力”技术是企业级智能算力的最佳方案。而高性能数据库可推动AI大模型等人工智能产业发展；结合人工智能技术或大模型算法，可反向优化数据库代码和ETL过程，进而使数据库运行效率得到提升。即AI for Data & Data for AI，二者双向支撑。柏睿数据的“数据库加速加密卡DPU”+“数据智能算力支撑Data Ops”正是这一技术领域的最佳实践。

三、“系统化思维”和“减法架构”，是实现对国外复杂高性能系统的“高性价比专项替换”的最优解。例如，在某运营商应用场景中，柏睿数据联合华为服务器，以“全内存分布式计算引擎”为核心打造的存算一体机成功替换Oracle Exadata，解决了业务场景分析延迟的难题，仅用了原系统四分之一造价，就实现了性能500%的提升。在国内一大型国有银行普惠金融项目中，柏睿数据通过国产技术和简化流程的系统性实践管理，将整体流程从10个步骤降低至5个，同时性能提升了20倍，顺利完成从国外数据库到RapidsDB的平滑迁移、无感替换；为全行50000多客户经理提供日常业务查询，平均响应时间约为95%，大幅降低使用和运维的成本。这两个成功案例，都是这一理念的实践成果。

李远志指出，在数字经济基础软件领域，首先要实现高性能，然后通过技术的标准化实现横向扩容，之后通过智能化来应对不断变化的应用场景，从底层的人工智能、大数据技术实现对数字经济上层应用的强力支撑。展望未来，柏睿数据将继续坚持技术原创，努力为中国数字经济发展提供核心智能基座支撑。