Microsoft Fabric: GPU-Abfragen unter 500 Millisekunden erreicht
Veröffentlicht: 08.07.2026 um 02:33 Uhr, Redaktion boerse-global.de
Statt Experimenten geht es nun um produktionsreife Systeme.
GPU-Beschleunigung: Microsoft zeigt Rekordwerte
Microsoft hat am 7. Juli neue Leistungsdaten für seinen Fabric Data Warehouse veröffentlicht. Die GPU-beschleunigte Abfrage-Engine erreicht im 100-GB-TPC-H-Benchmark Abfragezeiten von unter 500 Millisekunden. Besonders beeindruckend: Die Abfragen Q6 und Q21 schafften es auf 140 beziehungsweise 445 Millisekunden. Unter Volllast mit 1.000 gleichzeitigen Nutzern steigerte sich der Durchsatz auf 101 Abfragen pro Sekunde – ein gewaltiger Sprung gegenüber den 17 Abfragen, die mit Standard-CPU-Konfigurationen möglich sind.
Parallel dazu erweitert Oracle seine Integration in die Microsoft-Welt. Der neue Oracle AI Database Vector Store Connector unterstützt ab sofort das Microsoft Agent Framework 1.7+. Entwickler mit .NET-Hintergrund können damit die Oracle AI Database 26ai für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Multi-Agent-Workflows nutzen. Zudem bestätigten beide Unternehmen die Validierung von Siemens Teamcenter 2506 auf der Oracle AI Database@Azure. Bei der Erstellung von Stücklistenberichten mit bis zu 12.000 Positionen sank die reine Datenbankverarbeitungszeit auf fünf bis zehn Minuten – ein Vorgang, der zuvor über zwei Stunden dauerte.
Datenexplosion: 1.000 Prozent mehr in sechs Monaten
Die Datenmengen KI-nativer Unternehmen sind in den letzten sechs Monaten um über 1.000 Prozent gestiegen. Anbieter wie ClickHouse reagieren darauf mit einer klaren Strategie: Postgres für Transaktionsaufgaben, ClickHouse für analytische Workloads. Managed Services und spezielle Erweiterungen sollen den Datentransfer zwischen beiden Umgebungen vereinfachen.
NVIDIA setzt auf neue CPU-Architektur
Am 7. Juli enthüllte NVIDIA Details zum Vera-Chip, der 88 Olympus-Kerne und eine Speicherbandbreite von 1,2 TB/s bietet. Die CPU soll Reinforcement-Learning-Training und agentische Inferenz beschleunigen – mit 1,8-fach höherer Pro-Kern-Leistung bei gleichzeitig niedrigerem Stromverbrauch.
Für industrielle Edge-Anwendungen brachte EIZO am 6. Juli die Condor XR2S 6U VPX-Serie auf den Markt. Die Karten nutzen duale NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs mit bis zu 24 GB GDDR7-Speicher. Sie unterstützen Multi-Instance GPU (MIG) und GPUDirect RDMA für extrem niedrige Latenzen.
Wer die GPU-beschleunigten Abfragezeiten von Microsoft Fabric für die eigene Datenbank nutzen will, findet in diesem Report die entscheidenden Stellschrauben – von Tuning-Checkliste bis Speicherarchitektur gegen GPU-Starving. Jetzt kostenlosen Performance-Report anfordern
SUSE liefert KI-Infrastruktur aus einer Hand
SUSE hat am 6. Juli die allgemeine Verfügbarkeit seiner SUSE AI Factory mit NVIDIA bekannt gegeben. Die Lösung integriert verschiedene NVIDIA AI Enterprise-Tools in eine gehärtete Infrastruktur. GPU-Hardware-Slicing und GitOps-Pipelines sollen Unternehmen planbarere Investitionskosten ermöglichen.
Milliarden-Investment: Microsoft startet „Frontier Company"
Anfang Juli rief Microsoft die Initiative Frontier Company ins Leben. Mit 2,5 Milliarden Euro Investition und einem Team von 6.000 Experten soll der Übergang von Pilotprojekten zu messbaren Geschäftsergebnissen gelingen. Partner wie Accenture und EY unterstützen dabei, Großkunden aus Einzelhandel, Konsumgüterindustrie und Finanzsektor zu gewinnen.
Ebenfalls am 7. Juli trat LatentView Analytics dem Anthropic Claude Partner Network bei. Durch die Integration von Claude 3.5-Modellen verspricht das Unternehmen eine Beschleunigung der Daten-zu-Erkenntnis-Zyklen um 20 bis 30 Prozent.
Speicher: Gegen den GPU-Hunger
Um das sogenannte „GPU-Starving" zu verhindern, entwickeln Speicherhersteller neue Lösungen. DDN präsentierte auf dem RAISE Summit in Paris am 7. Juli Infinia 2.4 mit Fokus auf Multi-Tenancy und S3-Kompatibilität für produktive KI-Umgebungen. Hammerspace definiert derweil eine neue „Tier-0"-Speicherschicht: eine NVMe-Ebene mit extrem niedrigen Latenzen direkt neben den Rechenressourcen. Das Unternehmen verspricht, damit 16-mal mehr GPUs unterstützen zu können als mit herkömmlichen Speicherkonfigurationen.
GPU-Starving durch ineffizienten Speicher bremst Ihre KI-Produktion. Dieser Report zeigt, wie Sie mit einer Tier-0-NVMe-Architektur 16-mal mehr GPUs unterstützen und Abfragen unter 500ms realisieren – bevor Ihre Konkurrenz die Nase vorn hat. GPU-Starving-Lösung jetzt sichern
Ausblick: AMD kündigt KI-Event an
AMD hat für den 22. und 23. Juli 2026 sein „Advancing AI"-Event angesetzt. Erwartet werden Vorstellungen offener, skalierbarer KI-Infrastruktur in Partnerschaft mit Nutanix und Rackspace. Aktuelle Branchendaten zeigen, dass 64 Prozent der Organisationen Daten- und Infrastruktur-Engpässe als Haupthindernisse für eine erfolgreiche KI-Einführung sehen.
