认知数据库与GPU原生数据库
Cognitive Database · GPU-Native DB · Visualization Lab #253
GPU-NATIVE 8 MODULES ZERO DEPS
Cognitive Database Visualization Lab

认知数据库 / GPU原生数据库 交互可视化

认知数据库将 AI 推理、向量检索与关系查询融合进同一引擎，并直接在 GPU 上执行。本实验室以 8 个可交互 SVG 模块展示 GPU 原生查询执行、向量+关系融合、认知索引、AI 查询优化、实时分析、GPU 数据压缩等核心机制，并与传统数据库逐项对比。

GPU Native Query AI Native Architecture Vector + Relational Cognitive Optimization Zero External Deps
M1 全景
M2 GPU原生查询
M3 向量+关系融合
M4 认知索引
M5 查询优化器
M6 实时分析
M7 数据压缩
M8 对比
M1

认知数据库全景 Cognitive Database Overview

从应用层到 GPU 存储层，认知数据库的五层架构。数据流自上而下编译，结果流自下而上返回。
阶段: 就绪
认知/服务层 优化/执行层 存储/加速层 数据流
架构核心理念
AI 原生
推理与查询在同一引擎，无需数据搬运
执行底座
GPU 并行
数千核同时处理大规模数据
数据模型
向量 + 关系
统一抽象，原生支持语义检索
智能层
认知索引
学习索引 / 代价模型 / 自调优
M2

GPU 原生查询执行 GPU-Native Query Execution

查询被编译为 GPU kernel，按 SIMT 模型分发到流多处理器(SM)与线程束(warp)，数万线程并行扫描列存数据。
吞吐: —
活跃线程束 SM(流多处理器) 结果聚合 空闲核
并行模型
SIMT
单指令多线程，warp 32 线程同步
数据布局
列式内存
合并访存，最大化显存带宽
算子
Kernel 化
Scan/Filter/Join/Agg 全 GPU 实现
吞吐量级
10⁹ 行/秒
单卡扫描吞吐 vs CPU 提升 50–100×
M3

向量 + 关系融合 Vector-Relational Fusion

一条查询同时表达语义相似度(向量 ANN)与结构化过滤(关系)。引擎可先过滤再检索，或先检索再过滤。
策略: 预过滤
关系索引(B-Tree) 向量索引(HNSW/IVF) 融合/Top-K 候选数据点
SELECT id, embedding <=> $q FROM products WHERE category='电子' AND price<5000 ORDER BY embedding <=> $q LIMIT 10
M4

认知索引 Cognitive / Learned Indexing

用机器学习模型学习键分布的累积分布函数(CDF)，预测键的位置，替代或增强传统 B-Tree。
索引: B-Tree
真实 CDF(数据分布) 学习模型预测 查询探针 局部搜索区
学习索引
CDF 建模
f(key) → 位置，常数级预测
误差边界
局部修正
模型预测 + 小范围二分
内存占用
↓ 数量级
小模型替代巨大指针树
GPU 友好
批量推理
数千键一次并行定位
M5

AI 查询优化器 Cognitive Query Optimizer

传统优化器基于代价模型枚举计划；认知优化器用学习模型预测算子代价并搜索更优连接顺序。
查询: Q1
高代价计划(次优) AI 优化后计划 中间结果大小 学习代价预测
M6

GPU 实时分析 Real-Time Analytics

数据流持续注入，GPU 在滑动/翻滚窗口内做增量聚合，毫秒级产出实时指标。
窗口: 翻滚 · 状态: 停止
事件流 窗口聚合(GPU) 指标输出 窗口边界
M7

GPU 数据压缩 GPU Data Compression

列存配合轻量编码(RLE / 字典 / Delta / Bit-Packing)，压缩数据直接驻留显存并参与计算。
算法: 字典编码 · 压缩比: —
原始数据 编码后 字典/元数据 节省空间
M8

传统数据库 vs 认知数据库 Traditional vs Cognitive DB

在延迟、吞吐、向量搜索、AI 推理、压缩率、并行度等维度逐项对比，动画呈现差距。
指标组: 性能
传统数据库(CPU) 认知数据库(GPU) 倍率提升
认知数据库在 向量检索、AI 推理融合、大规模扫描吞吐 上对传统数据库形成数十至数百倍优势；在事务一致性等 OLTP 场景仍以传统架构为补充。
认知数据库与GPU原生数据库 · 可视化实验室 #253 · 单文件零外部依赖 · 全内联 SVG/CSS/JS