为响应国家自主可控战略及企业数字化转型需求，海光信息与雅捷信息深度合作，基于海光DCU与CPU芯片推出DataTurbines高性能数据库方案。该方案以海光自主算力底座为核心，整合三大能力模块，构建覆盖数据查询、AI推理、平台加速及全链路处理的高性能基础设施，助力企业在自主可控架构下高效释放数据价值。
▍海光DCU赋能，实现PB级数据秒级查询
DataTurbines方案高速查询引擎，融合海光DCU并行计算能力与雅捷信息分布式数据分片、缓存算法，实现PB级数据秒级查询；支持多源异构数据接入与跨模态分析，覆盖实时流、离线文件等场景，构建湖仓一体高性能数据平台。
此外，海光DCU计算卡与自研AI推理框架为方案提供关键加速能力。通过自动识别热点数据并预加载至DCU显存，系统进一步压缩响应延迟，整体查询性能较传统方案提升5倍以上，为上层AI应用提供稳定高效的底层算力支撑。
▍海光DSA加速库：推动Spark平台性能跃迁
基于海光CPU+DCU的异构算力底座，结合自研DTK异构计算平台，海光联合雅捷推出面向Spark的DSA（Data Science Accelerator）零修改加速平台。该平台以插件形式集成至Spark环境中，通过JNI绑定至基于DCU与DTK开发的C++并行算法库，自动识别并加速Spark SQL与ETL流程中的数据处理操作，实现用户业务逻辑零修改、系统性能显著提升。在数据清洗、机器学习等典型场景中，搭载海光DSA的Spark任务处理效率提升45%以上，算力成本降低约30%。在多家大型商业银行的高耗时批处理任务测试中，海光DSA方案在用户数据分析、资产盘点、信用评估等核心业务中表现优异，显著优于原生Spark，为大数据处理业务提供了自主可控的高性能替代路径。
大型商业银行高耗时批处理脚本测试（含用户数据分析、数据迁移、资源监控、资产盘点、标签追溯审计、用户信用评估等）显示：基于海光DCU的Spark DSA在多数场景优于原生Spark，显著缩短批处理查询耗时，为大数据核心业务提效。
▍海光芯片：构筑方案核心算力基石
海光高端通用CPU C86与DCU计算卡，是DataTurbines方案核心算力引擎；海光芯片凭多核高并发、低功耗及全栈自主可控，实现“自主算力 + 高性能数据库”架构替代。
目前该联合解决方案已落地金融风控、智能投顾等场景，支持实时数据处理至离线AI训练需求。未来海光信息将深化生态合作，推动DCU算力与数据库技术融合，拓展应用场景，共建安全高效自主的数字基础设施，助力中国企业高质量数字化转型。
