国金计算机科技星环科技GPUNative技术路径得英伟达官方认可GT

核心观点与关键数据

大模型推理推动计算架构转向GPU核心

• 传统计算架构以CPU为核心，适合逻辑复杂程序，但AI推理的矩阵运算天然适合GPU的SIMT并行处理。
• 内存墙瓶颈：CPU DDR内存带宽50-200GB/s，GPU HBM带宽达2-5TB/s，数据供不应求是主要问题。

GPU直连技术探索与目标

• 目标：打破PCIe瓶颈，实现GPU间直接互联（NVLink/NVSwitch）、GPU直连系统内存（CXL）、CPU与GPU封装（如Grace-Hopper）。
• 存储直连：NVMe SSD直接传输数据至GPU显存，CPU仅负责指令，显著提升效率。

数据库向GPU-Native变革与效率提升

• 算子重构：传统DB算子需用CUDA/OpenCL重写，查询引擎直接调用GPU内核函数完成显存内数据处理。
• 显存管理：数据库需直接管理GPU显存，通过智能算法决定热数据驻留与快速数据交换。
• 数据布局：从CPU友好的行式存储转向GPU友好的列式存储，对齐磁盘、内存、GPU数据格式。
• 全面向量化：查询引擎需一次处理向量块，内置GPU加速向量索引以支持RAG。

公司技术路径与市场空间

• 公司GPU-native技术路径获英伟达认可，GTC大会展示，或与NV共同探讨GPU直连方案。
• ArgoDB为分布式闪存数据库，技术前瞻性强，市场空间广阔。
• GPU-native数据库性能显著提升：150GB数据TPC-DS性能最高提升20倍，前沿向量搜索性能最高提升200倍。

风险提示

• AI推进不及预期、行业竞争加剧、宏观经济波动。