一位证券机构IT部门主管向记者透露，当前金融信创在银行券商的应用，正从“边缘替代”转向“核心替代”。以往，国产金融信创工具主要应用在办公系统与客服系统，如今，越来越多券商与银行正在核心交易系统与业务系统尝试引入国产金融信创工具。但这给国产金融信创工具性能提出更高的要求。
“比如券商等金融机构的核心交易系统对网络时延已从毫秒级，提升到微秒，甚至达到纳秒，国产金融信创工具能否有效满足这项性能需求，仍需砥砺前行。”他直言。目前，国外厂商仍在金融行业低时延网络领域核心设备领域占据较高的市场份额，令自主可控问题依然成为制约银行、券商、期货等行业发展的一大难题。此前，国内也有机构探索纯软件的加速方案，但遭遇瓶颈。
中科驭数高级副总裁张宇接受本报记者专访时指出，目前，他们的超低时延网络解决方案已应用在证券业务场景，力争解决上述难题同时实现完全的自主可控。比如他们通过自主研发的低时延网络DPU卡构建超低时延网络，开始支撑国内券商等金融机构金融交易核心链路从底层硬件到上层应用系统，均具备超低时延、低抖动、完全自主可控等特性，力争在超低时延网络领域实现自主可控。
上述证券机构IT部门主管指出，目前他们在尝试将中科驭数低时延网络DPU卡等国产金融信创工具整合部署到核心交易系统，协助其机构客户实现交易全链路时延优化，满足核心交易场景对低时延、低抖动的极致要求。
他告诉记者，目前已有国内券商联合多家国产金融信创软硬件厂商设立低时延实验室，针对国内证券机构核心业务全信创改造的可能性进行权威实验测试，全面对比全国产信创方案与非全国产信创方案在基础设施测评、业务系统测评下的不同技术性能表现。测试结果显示，基于当前性能最优的超频服务器，与Arista7150构成的集成测试环境中，一家券商柜台在使用中科驭数网卡等国产金融信创工具时性能表现最佳，柜台应答全链路时延领先17%；相比当前半国产信创生产环境，采用华为CE6885 + 鲲鹏920 + 中科驭数SWIFT-2200N，在全国产信创环境下整体提升6%-11%。
记者多方了解到，随着国产信创全面提速，证券机构上云过程也积极引入国产金融信创工具。比如去年起，东方证券等券商与中科驭数等国产软硬件厂家开始接触，进行信创云相关的技术研讨与产品POC测试，尝试引入低时延技术。
随着国产DPU卡的引入，目前不少券商的低时延信创云平台业务架构正在不断优化，并围绕信创建设和时延优化的双重目标，打造一云多芯、超低时延的信创云。
“作为国产金融信创产业链承上启下的关键环节，一云多芯架构正被越来越多金融机构采用。因为一云多芯架构对下能融合多种国产CPU和DPU网络设备，实现统一调度资源，屏蔽底层差异性；对上能兼容各种国产操作系统、国产数据库和各类低时延应用。”这位证券机构IT部门主管指出。
这背后，是近年移动互联网与金融科技的快速发展，驱动银行数据中心的业务请求数量与数据处理数量极速上涨，加之金融业务创新需求增加，银行业开展的业务种类呈现爆发式增长，都对银行业的IT基础设施，尤其是云化设施提出新的严苛挑战。
多位银行人士向记者透露，随着云原生技术发展，更轻量的应用部署策略与更完善的生命周期管理机制，正成为银行建设下一代云计算操作系统的基座。与此同时，随着数据中心网络带宽更新换代与存储技术进步，云计算基础设施消耗的CPU资源一直在逐渐增加，也给银行降本增效带来新的挑战。
“去年，多家行业头部银行都在围绕DPU卡，构建高性能云算力。”张宇告诉记者。这背后，是越来越多银行等金融机构注意到，DPU在算力底座云平台建设过程正发挥日益关键的作用。具体而言，在计算资源节省方面，它能节约于20%CPU开销，释放宝贵的CPU资源，大幅降低“数据中心税”；在高性能加解密与细粒度安全防护方面，它能增强高性能硬件安全防护和加解密处理能力；支持虚拟化/容器深度安全防护；在提升存储性能与存储系统灵活性，它能提升存储IOPS，支持多存储协议，支持弹性裸金属服务无盘启动；在资源池融合管理与维护方面，它支持对物理主机、虚机、容器资源的统一管理；多层次可观测能力；在网络数据处理方面，它能大幅提升虚拟网络转发能力与网络带宽和PPS处理能力，提供高性能虚拟化网络。
记者获悉，国内一些大型银行已经通过DPU技术产品，促进云计算架构中数据的网络传输和处理的效率。
随着大模型技术在金融领域的研发应用日益广泛，越来越多金融机构都在积极投入大量资源资金研发自己的金融行业大模型，随着在多模态大模型迅速兴起的情况下，金融机构对算力性能的要求骤然“水涨船高”。
这也给国产金融信创工具带来新的挑战。毕竟，在GPU等芯片单体性能方面，国产信创产品仍与西方国家仍有一定差距，令国内金融机构的金融行业多模态大模型研发在算力性能受到某些制约。
面对这些挑战，不少国内金融信创软硬件厂商正在积极合作，打造“三U一体”（CPU/GPU/DPU）的算力芯片，通过分布式部署与计算节点架构优化，力争不断提升算力性能，以满足金融机构在金融行业大模型研发方面的算力需求。
所谓“三U一体”，是将CPU所提供的维护应用生态、局部资源管理等通用算力，以及GPU所提供的大模型训练/推理、视频/VR/AR等智能算力、DPU所提供的远程资源本地化、异构资源虚拟化等基础IO算力，更好地融合贯通，从而创造更强的算力性能。
张宇告诉记者，目前中科驭数也与国内GPU、CPU厂商、云计算与数据库服务商积极合作，在越来越多业务场景下尝试实现性能超越与产品替换，通过整个系统的软硬件优化，力争尽早满足各行业各领域对底层算力基础设施性能与自主可控的要求。
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