与AI芯片相比,大数据芯片更偏底层,适用范围更广,市场规模更大。

大量企业每年花费高额成本在数据中心,包括大数据服务器购买和运维、机房建设维护、房租、电费等,随着数据量的迅猛增长,此部分的负担将会越来越重。

达博科技(DataBox)瞄准这一痛点,自主研发并成功流片大数据存储、计算专用硬件加速芯片,提升企业现有服务器的存储、计算性能,减少整体服务器采购数量,从而大幅降低成本。

目前,达博科技已经研发出计算(Athena)、存储(Poseidon)、计算+存储(Zeus)等多个芯片产品系列。

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大数据系统平台的关键瓶颈资源有四项:存储容量,硬盘I/O吞吐性能,网络吞吐性能,CPU负载。

官方信息显示,基于DataBox芯片的软硬件一体化解决方案,客户大数据系统的存储容量、硬盘I/O吞吐性能、网络吞吐性能均可以在现有基础上提升1倍以上,CPU负载也可以通过释放软件优化技术占用的CPU时间得到大幅度降低(20%-80%不等,取决于应用场景)。

在达博科技提供的一个案例中,该客户现有大数据服务器集群3万+台,每天新增10PB以上数据量,基于成本考虑仅保存30%左右,每年依然需要增加15000台服务器。针对客户现有的大数据系统,达博软硬件一体化方案可2倍提升存储容量,未来2年可减少3万+台服务器的采购,相当于为企业节省约30多亿元的采购运维整体成本。

据了解,达博科技已对接电信、互联网、电商、电力、汽车、物流、航空、银行、证券等行业总计数十家大型客户,2018年内有望形成规模可观的采购。达博科技创始人董群峰博士向36氪透露,部分大型客户已完成现场测试,并已安排专项采购预算。

谈及大数据硬件加速芯片的发展状况,董群峰说道:

产业应用还处于早期阶段。现有的大数据平台系统在运用软件技术来优化存储,而硬件加速技术,过去虽然也有国内外巨头及创业公司在研发,但一直没能突破商业价值临界点(即性价比不高),所以包括大数据技术水平相对领先的互联网企业、电信运营商在内,此前都没有大规模应用。

在AI芯片火热的当下,达博选择的是相对冷门的大数据芯片领域,谈及原因,董群峰表示,AI芯片更靠近应用层面,解决的是细分领域的问题。而大数据芯片则更加底层,适用面和市场规模要大得多。另外AI芯片赛道竞争已较为激烈,大数据芯片则还是蓝海。

据 Wikibon 发布的大数据全球预测报告统计,2016 年全球大数据市场规模达到 281 亿美元,同比增长 22%;2027 年,全球大数据规模将达到大约 970 亿美元,其中硬件、软件、服务分别达到 224 亿美元、426 亿美元、320 亿美元。

其他头部或新兴的芯片厂商,如果在大数据芯片领域重点发力,达博的竞争壁垒大不大

董群峰表示,芯片研发周期长,潜在竞争对手即使一次性流片成功,也需2年左右时间,而每流片失败一次,封装、测试、调试、修改、重新流片等步骤至少再增加 6-9 个月时间,才可再次流片。

这给了达博宝贵的时间窗口期,快速将芯片产品落地到行业客户,占领市场,并结合落地经验,进一步迭代产品拉大差距。

基于产业链上游的芯片核心优势,达博还会向产业链中游的大数据服务器整机市场,以及产业链下游的大数据云计算市场拓展,形成“芯片 > 整机 > 云服务”的体系,从而获取更大的产业价值和利润规模。

据官方信息显示,达博已与地方政府签署协议,组建首期规模5亿元的大数据产业基金,配套上百亩土地资源,建设大数据专用芯片与系统解决方案产业基地。

达博科技成立于2015年,总部合肥,在苏州、上海设有分公司,目前团队规模40多人。

创始人董群峰,是美国威斯康辛大学麦迪逊分校计算机科学博士,原中国科学技术大学正高级教授、博士生导师,华为公司计算体系结构首席科学家。

达博科技的创始团队具有“学术+产业”双重背景,其中核心研发团队30%拥有中美名校博士学位,90%以上拥有硕士学位。产业团队包括前华为无线产品线首席商业模式专家、华为企业BG市场团队创始成员、华为3COM整机硬件平台项目经理等。

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