恒揚數據10倍速大數據解決方案集中打造從芯片處理設計、硬件系統、軟件大數據分析平臺、算法處理、機器學習、神經網絡深度學習、數據應用的整體系統架構，該系統和解決方案具備芯片級、設備級、機器學習算法級、系統級、數據分析應用等整合能力，突破摩爾定律極限，通過異構計算處理實現10倍以上加速。
方案特點
1.芯片級加速，10倍增速
2.SPARK架構，海量處理能力
3.上層提供豐富的應用模塊
目前，國內的數據帶寬已經達到2000T，并且每年以40%的速度迅猛增長，即時通訊、網上支付、視頻點播等各種應用也是層出不窮，不斷地融入和改變著人們的生活和工作方式。面對這種幾何級爆炸式的增長，現有大數據解決方案通常是基于Hadoop平臺結合大量服務器堆疊的方式實現對海量數據的處理和應用，但是通過一段時間的應用，越來越多的客戶發現雖然數據中心越建越多，存儲數據量越來越大，但想要利用這些數據卻困難重重，響應速度極為緩慢，通常是幾十分鐘級別甚至是小時級別。舉個簡單例子，某企業用戶保存的數據量達到了60天4000T的規模，在進行大數據分析、應用之前，首先需要對這些數據進行解壓、轉換、解密等預處理，但這些預處理動作往往要花上幾個小時的時間，為分析用戶的應用軌跡、路徑或者分析位置范圍，也需要1個多小時才能得出結果，這樣的響應速度已經遠遠不能滿足在公共安全、智慧城市等領域大數據實時響應需求。
恒揚數據結合業界發展以及多年在大數據領域的深厚積累，逐步將硬件平臺與數據采集分析、應用加速、大數據平臺進行整合，構建了恒揚10倍速大數據解決方案：
該解決方案從下到上分為三個層次，分別是數據采集層、數據分析層、數據應用層:
1、 數據采集層：也叫基礎架構服務層，進行數據采集分析，接入方式豐富，支持移動、固網、專網等各類接口數據。
2、 數據分析層：也叫平臺服務層，包含對用戶位置、行為、偏好、畫像等進行基礎特征分析的模塊，通過與機器學習、圖像處理、加解密等高效算法相結合的方式，形成恒揚獨有的高速大數據分析能力。
3、 數據應用層：也叫軟件/數據服務層，提供豐富的位置業務、精準營銷、定位追蹤等眾多應用模塊。
為什么可以10倍速？
摩爾定律的失效為異構計算的發展帶來了前所未有的發展機遇，2015年Intel以167億美元收購FPGA生產商Altera，目的是整合CPU技術與FPGA技術，通過異構計算來提升處理能力，由此宣告了異構計算時代的到來。
恒揚捕捉到了這個趨勢和機會，發揮自身長處，把異構加速應用到大數據處理中，針對數據處理領域最消耗CPU資源的算法進行芯片化處理，并且封裝為平臺，與大數據分析應用平臺有效整合，極大提升了大數據分析的性能。
