de.wedoany.com-Bericht: Das chinesische Unternehmen Transwarp Technology hat die GPU-native Cognitive Database (Transwarp Cognitive Database) vorgestellt, die SQL-Datenbank, Wissensdatenbank und Gedächtnissystem vereint. Ziel ist es, AI-Agents mit einer umfassenden Daten-, Wissens- und Gedächtnisunterstützung zu versorgen und so die Kosten und Hürden für die großflächige Einführung von KI-nativen Anwendungen zu senken.
Die Unternehmens-KI entwickelt sich von großen Sprachmodellen für Frage-Antwort-Szenarien hin zu AI-Agents. Anders als herkömmliche große Sprachmodelle, die nur eine einmalige Antwort liefern, führen AI-Agents mehrfache Zyklen aus „Schlussfolgerung – Aktion – Beobachtung – Korrektur" durch, greifen wiederholt auf Daten zu, rufen Wissen ab, nutzen Werkzeuge und aktualisieren den Aufgabenstatus. Transwarp Technology weist darauf hin, dass herkömmliche CPU-Architekturen nur über einige Dutzend bis hundert allgemeine Rechenkerne verfügen und die Speicherbandbreite bei etwa 100–400 GB/s liegt. Bei hochfrequenten, mehrfachen und parallelen Aufgaben wird der Datentransport zwischen CPU und GPU zum entscheidenden Engpass. Durch die Neugestaltung der Datenbank-Rechenarchitektur mit der GPU im Zentrum können die zehntausenden parallelen Kerne und die TB/s-Hochgeschwindigkeitsspeicherbandbreite genutzt werden, um hochparallele Arbeitslasten wie großflächige Datenscans, komplexe Aggregationen, Dokumentenanalyse und Vektorberechnungen zu bewältigen. Gleichzeitig ermöglicht die GPU-Initiated Direct Storage (GIDS)-Technologie, dass die GPU direkt auf den Speicher zugreift, wodurch Datenumwege und Speicherkopien reduziert werden.
Die Datenbank erzielt technisch fünf Durchbrüche. Erstens: GPU-beschleunigte strukturierte Datenanalyse. Im TPC-DS SF1000-Test wurden 99 Abfrageaufgaben abgeschlossen, mit einer Leistung, die 70-mal höher ist als bei der Open-Source-CPU-Datenbank DuckDB; im Vergleich zu Snowflake und Databricks beträgt die Leistungssteigerung bis zu 66-fach, das Preis-Leistungs-Verhältnis steigt um bis zu 14-fach. Zweitens: GPU-beschleunigte Dokumentenverarbeitung und Wissensabruf. Basierend auf dem COSMIC-Dokumentenanalysedienst wird die Verarbeitungsleistung bei komplexen Dokumenten in OmniDocBench um das 10-fache gesteigert; die GPU-Vektorindexerstellung wird um bis zu fast 50-fach beschleunigt, der Abrufdurchsatz steigt um bis zu 238-fach. Bei der Anpassung an heimische Rechenleistung wurde die Optimierung für Haiguang DCU abgeschlossen: Die Vektorindexerstellung wird von Tagen auf Minuten verkürzt, die Abrufleistung ist im Vergleich zur CPU um bis zu 58-fach höher. Drittens: Die Speichernutzungseffizienz wird um das 20-fache verbessert. Durch Datenauslagerung und Indexsuchoptimierung sinkt der Speicherverbrauch auf etwa 5 %; selbst wenn 95 % der rechenbezogenen Daten auf Arbeitsspeicher oder SSD ausgelagert werden, erreicht der Suchdurchsatz noch das 12-fache herkömmlicher CPU-Indizes. Viertens: Die Gedächtnisfähigkeit erreicht in den beiden Benchmarks BEAM 500K (Langzeit-Episodengedächtnis) und LongMemEval-S (Langzeit-Dialoggedächtnis) eine Gesamtgenauigkeit von 79,6 % bzw. 92,8 %. Fünftens: Unterstützung für natürliche Sprache, die Benutzeranforderungen automatisch in ausführbare Daten-Workflows umwandelt und den gesamten Prozess von Datenentwicklung, -verwaltung, -analyse bis zur Berichterstellung abdeckt.
In realen Testszenarien, wie dem komplexen Unternehmenswissenstest OfficeQA Pro mit fast 10.000 Seiten US-Finanzministeriumsdokumenten aus fast einem Jahrhundert und 133 Schlussfolgerungsaufgaben, wurde die End-to-End-KI-Schlussfolgerungsleistung um etwa das 6-fache gesteigert, die Genauigkeit erreichte 79,3 %. Bei der Backtest von quantitativen Finanzfaktoren wurde im Vergleich zur CPU-Lösung eine Leistungssteigerung von bis zu 5881-fach erzielt. In der Kreditanalyse über die gesamte Kette hinweg mit 480 Millionen Detaildatensätzen betrug die Gesamtleistungssteigerung das 449-fache.
Darüber hinaus wird Transwarp Technology einen Cloud-Dienst für die Cognitive Database anbieten, der Data Factory und Token Factory umfasst. Data Factory ermöglicht eine mehr als 10-fache Leistungssteigerung bei gleichen Kosten und unterstützt die nahtlose Migration von Cloud-Datenbanken wie Snowflake und Databricks. Token Factory kann den Eingabedurchsatz um das 10-fache und den Ausgabedurchsatz um 20 % bis 80 % steigern, um die Effizienz der KI-Schlussfolgerung auf Unternehmensebene zu verbessern.
Hinweis: Die Leistungs- und Benchmark-Daten im Text stammen aus internen Testergebnissen von Transwarp Technology und öffentlichen Benchmarks. Die tatsächliche Leistung kann je nach Software- und Hardwarekonfiguration, Datenumfang und Testmethode variieren.
