Der komplette Algorithmus-Stack: warum Sie nicht mehr 10 Frameworks benötigen.

Der Fragmentierungs-Albtraum

Ihre KI-Entwicklungsumgebung ist ein Chaos. Geben Sie es zu.

Sie haben PyTorch für die Modellentwicklung installiert. Dann TensorFlow für die Bereitstellung, weil Produktionsteams es bevorzugen. CUDA Toolkit für GPU-Beschleunigung auf NVIDIA-Hardware. ROCm für AMD-GPUs. NumPy für Array-Operationen. Pandas für Datenmanipulation. Scikit-learn für die Vorverarbeitung. ONNX für den Modellaustausch. OpenCV für die Bildverarbeitung. Matplotlib für die Visualisierung.

Zehn verschiedene Pakete. Siebzehntausend Abhängigkeiten. Versionskompatibilitätshölle. Breaking Changes alle sechs Monate.

PyTorch aktualisieren? Hoffen Sie, dass Ihre CUDA-Version übereinstimmt. Möchten Sie auf anderer Hardware bereitstellen? Schreiben Sie Ihre Inferenz-Pipeline neu. Müssen Sie von NVIDIA- auf AMD-GPUs wechseln? Viel Glück mit diesem Port. Versuchen Sie, auf Mobilgeräten auszuführen? Fangen Sie mit TensorFlow Lite von vorne an. Möchten Sie FPGA-Beschleunigung? Lernen Sie eine völlig neue Toolchain.

Das ist Wahnsinn.

Der KI-Entwicklungsstack ist absurd fragmentiert. Nicht weil Fragmentierung etwas verbessert. Sondern weil jedes Framework für seinen engen Anwendungsfall optimiert und den Rest ignoriert. PyTorch glänzt in der Forschung. TensorFlow zielt auf die Produktionsbereitstellung ab. CUDA bindet Sie an NVIDIA. Jedes Tool löst ein Problem und schafft drei weitere.

Europäische Unternehmen spüren diesen Schmerz akut. Mit knapperen Budgets als die Konkurrenz im Silicon Valley können sich europäische KI-Teams keine Spezialisten für jedes Framework leisten. Unternehmen, die Computer Vision für die Landwirtschaft entwickeln, müssen Modelle auf Edge-Geräten, Cloud-Servern und FPGAs für den industriellen Einsatz ausführen. Drei verschiedene Hardware-Ziele bedeuten drei verschiedene Toolchains. Amerikanische Unternehmen stellen Spezialisten ein. Europäische Unternehmen benötigen einheitliche Lösungen.

Die Fragmentierungssteuer ist real: Entwicklungszeit multipliziert mit der Plattformanzahl, Infrastrukturkosten multipliziert mit dem Framework-Overhead, Wartungsaufwand multipliziert mit Versionsinkompatibilitäten.

Es gibt einen besseren Weg.

Eine Plattform. Komplette diskrete KI.

Dweve Core ist eine vollständige, einheitliche Plattform für diskrete KI, die Ihren gesamten fragmentierten Stack ersetzt.

Nicht "noch ein Framework". Nicht "eine PyTorch-Alternative". Eine komplette Plattform, die von Grund auf für binäre bis 8-Bit-Neuronale Netze entwickelt wurde, die auf jedem Backend läuft und für alle Hardware optimiert ist.

Eine Installation. Eine API. Jedes Backend. Alle Hardware. Binär, ternär, 2-Bit, 3-Bit, 4-Bit, 8-Bit, adaptives Multi-Bit. Komplette diskrete KI-Plattform.

Das bedeutet in der Praxis:

1.930 Basisalgorithmen bilden die Grundlage. 415 Primitive bieten atomare Operationen. 500 Kernels liefern optimierte Berechnungseinheiten. 191 Schichten ermöglichen moderne Architekturen. 674 High-Level-Algorithmen bieten Produktionsfunktionalität. Dies ist keine minimale Teilmenge. Es ist mathematische Vollständigkeit, bewiesen durch eine erschöpfende Analyse jeder wichtigen neuronalen Netzwerkarchitektur.

4 algorithmische Varianten pro Algorithmus (Durchschnitt) bieten verschiedene Implementierungsstrategien. Standard-LUT-basierte Operationen für typische Fälle. Basis-2-Exponentialapproximationen für Geschwindigkeit. Stückweise lineare Interpolation für Präzision. Symmetrische Abbildung für spezialisierte Workloads. Der Compiler wählt automatisch optimale Varianten basierend auf Ihrem spezifischen Anwendungsfall aus.

6 Backends decken alle wichtigen Hardware-Plattformen ab. SIMD (CPU) mit handoptimierten Mikro-Kernels. CUDA für NVIDIA-GPUs mit Warp-Level-Primitiven und Tensor Core-Nutzung. Rust-HDL für FPGA- und ASIC-Bereitstellung. WebAssembly für Browser-basierte Inferenz. ROCm für AMD-GPUs. Metal für Apple Silicon. Schreiben Sie Ihr Modell einmal. Überall bereitstellen.

5 SIMD ISAs gewährleisten optimale CPU-Leistung. SSE2 für universelle x86-64-Kompatibilität. AVX2 für moderne Intel- und AMD-Prozessoren. AVX-512 für Xeon und EPYC der neuesten Generation. NEON für alle ARMv8 einschließlich Mobilgeräten und Apple Silicon. SVE/SVE2 für ARM-Serverchips wie AWS Graviton3. Das Framework erkennt Ihre CPU-Fähigkeiten zur Laufzeit und leitet automatisch die schnellste Implementierung weiter.

6 Bit-Breiten ermöglichen adaptive Multi-Bit-Berechnungen. Binär (1-Bit) für maximale Effizienz. 2-Bit für ausgewogene Komprimierung. 3-Bit für nuancierte Darstellungen. 4-Bit für qualitätssensible Anwendungen. 8-Bit für nahezu FP16-Leistung. Ternär für spezialisierte dünnbesetzte Netzwerke. Das System passt die Präzision pro Schicht basierend auf den tatsächlichen Anforderungen an, nicht auf theoretische Maxima.

Rechnen Sie nach: 1.930 Algorithmen × 4 Varianten × 6 Backends × 5 ISAs × 6 Bit-Breiten. Das ist die Implementierungsbreite. Wir sprechen nicht von Tausenden von Implementierungen. Wir sprechen potenziell von Hunderttausenden von spezialisierten, optimierten Implementierungen, die jede sinnvolle Kombination abdecken.

PyTorch hat ~2.000 Operationen, die auf ~250 Primitive kanonisiert werden. Beeindruckend, bis man merkt, dass sie hauptsächlich CUDA-fokussiert sind mit begrenzter CPU-Optimierung und keiner FPGA-Unterstützung. TensorFlow hat 4,3 Millionen Zeilen Code über 184.000 Commits. Aufgebläht beschreibt es nicht annähernd.

Dweve Core bietet eine umfassende Abdeckung über Backends, ISAs und Bit-Breiten hinweg, die kein Single-Backend-Framework erreichen kann. Dies ist eine massive Implementierungsbreite. Vollständige Plattformabdeckung.

Warum Einheitlichkeit wichtig ist

Der fragmentierte Stack ist nicht nur ärgerlich. Er ist wirtschaftlich verheerend für europäische KI-Unternehmen.

Infrastrukturkosten vervielfachen sich. PyTorch für die Entwicklung auf NVIDIA-GPUs. TensorFlow für die Bereitstellung auf Google Cloud TPUs. Separate Inferenz-Engines für Edge-Geräte. Jede Plattform erfordert ihre eigene Infrastruktur, ihr eigenes Monitoring, ihre eigene Wartung. Die Aufrechterhaltung paralleler Bereitstellungspipelines verbraucht erhebliche Infrastrukturbudgets. Einheitliche Plattformen eliminieren doppelte Infrastrukturkosten.

Die Entwicklungsgeschwindigkeit bricht ein. Forscher prototypisieren in PyTorch. Ingenieure portieren zu TensorFlow für die Produktion. DevOps-Teams schreiben für die Edge-Bereitstellung erneut um. Jede Übersetzung führt zu Fehlern, verschlechtert die Leistung und verzögert die Veröffentlichung. Der Framework-Übersetzungs-Overhead verlängert die Bereitstellungszyklen. Mit einheitlichen Plattformen ist Forschungscode Produktionscode.

Herstellerbindung zerstört die Verhandlungsmacht. CUDA bedeutet NVIDIA-Bindung. TensorFlow bedeutet Google Cloud-Präferenz. ROCm bedeutet AMD-spezifischen Code. Europäische Anforderungen an die Datensouveränität erfordern Multi-Cloud-Fähigkeit. Backend-agnostische Frameworks ermöglichen eine wettbewerbsfähige Beschaffung, bei der Anbieter auf Preis und Leistung statt auf Bindung konkurrieren müssen.

Talentfragmentierung verschwendet Ressourcen. Benötigt PyTorch-Spezialisten für die Forschung. TensorFlow-Ingenieure für die Bereitstellung. CUDA-Experten für die GPU-Optimierung. Kleine europäische Teams können keine fünf Spezialisten einstellen. Sie benötigen Generalisten, die einheitliche Tools verwenden, die konsistent über alle Bereitstellungsziele hinweg funktionieren.

Der Vorteil einer einheitlichen Plattform potenziert sich. Einfachere Infrastruktur. Schnellere Entwicklung. Bessere Beschaffungshebel. Produktivere Teams. Dies sind keine marginalen Verbesserungen. Es sind erhebliche Effizienzgewinne, die europäische Unternehmen im Wettbewerb mit besser finanzierten amerikanischen Konkurrenten wettbewerbsfähig machen.

Backend-Breite: CPU bis FPGA

Lassen Sie uns konkretisieren, was "6 Backends" tatsächlich bedeutet.

SIMD (CPU) Backend bietet handoptimierte Mikro-Kernels über jede wichtige Befehlssatzarchitektur.

SSE2 (128-Bit) erreicht die 2-4-fache Skalarleistung mit universeller x86-64-Kompatibilität. Jeder Prozessor seit 2001. PAND, POR, PXOR für bitweise Operationen. Populationszählung über Nachschlagetabellen. Zuverlässige Basis überall.

AVX2 (256-Bit) liefert die 5-8-fache Skalarleistung auf Haswell und neuer (nach 2013). Hardware-POPCNT-Befehl. 256-Bit-Vektoren verarbeiten 4× 64-Bit-Wörter gleichzeitig. VPERM für effiziente Permutationen. Standard auf modernen Servern.

AVX-512 (512-Bit) erreicht die 10-16-fache Skalarleistung auf Skylake-X, Ice Lake und Zen 4. Wichtige Funktionen: Maskenregister (k0-k7) ermöglichen Prädikation, VPOPCNTQ zählt gesetzte Bits in jeder Lane, VPTERNLOG berechnet jede 3-Eingangs-Boolesche Funktion in einem Befehl. 512-Bit-Vektoren verarbeiten 8× 64-Bit-Wörter pro Operation. Enterprise-Leistung auf Intel Xeon und AMD EPYC.

NEON (128-Bit) bringt die 3-4-fache Skalarleistung auf alle ARMv8-Prozessoren. Smartphones, Tablets, Apple Silicon Macs, ARM-Server. VAND, VORR, VEOR für bitweise Operationen. VCNT für die Populationszählung über Byte-Lanes. Konsistenz von Mobilgeräten bis zum Rechenzentrum.

SVE/SVE2 (skalierbar 128-2048 Bit) bietet Vektorlängen-agnostischen Code, der sich an die tatsächliche Hardware anpasst. AWS Graviton3 läuft mit 256-Bit. Fujitsu A64FX läuft mit 512-Bit. Dasselbe Binärprogramm, optimale Leistung auf beiden. Zukunftssicher: breitere Vektoren nutzen automatisch höhere Leistung. Europäische Cloud-Anbieter wie OVH setzen Graviton umfassend ein.

Jeder Algorithmus verfügt über optimierte Implementierungen für jede ISA. Die Laufzeit erkennt Fähigkeiten (CPUID auf x86, Systemregister auf ARM) und leitet die schnellste verfügbare Variante weiter. Keine Konfiguration. Automatisch optimale Leistung.

CUDA (NVIDIA GPU) Backend nutzt jede Leistungsfunktion moderner NVIDIA-Architekturen.

Warp-Level-Primitive organisieren die Berechnung in Gruppen von 32 Threads, die im Gleichschritt ausgeführt werden. Jeder Thread verarbeitet 32 binäre Werte, die in uint32_t gepackt sind. Ein vollständiger Warp verarbeitet 1.024 binäre Werte parallel. Effiziente Nutzung von Integer-ALUs für Bit-Operationen.

Tensor Core-Nutzung für Matrixoperationen auch mit Binärdaten. Neuere Architekturen (Ampere A100, Hopper H100) unterstützen INT8, INT4 und binäre Operationen. A100 bietet 4.992 TOPS für binäre (INT1) Operationen mit INT32-Akkumulatoren, den höchsten Durchsatz unter allen Präzisionsformaten.

Kritische CUDA-Intrinsics optimiert: __popc(x) für die Populationszählung, __ballot_sync(mask, predicate) für Warp-Voting, __shfl_sync(mask, var, srcLane) für schnelle Kommunikation innerhalb des Warps. Coalesced Memory Access Patterns gewährleisten die Bandbreitennutzung. Shared Memory Tiling hält Arbeitssätze in 48-100KB pro SM-Cache.

Rust-HDL (FPGA) Backend synthetisiert Hardware direkt aus Algorithmusbeschreibungen.

Das Framework generiert Verilog/VHDL aus annotiertem Rust-Code. Binäre XNOR-Popcount-Operationen werden auf XNOR-Gatter (kombinatorische Logik) plus Addierbäume für die Populationszählung abgebildet. Pipeline-Register werden automatisch basierend auf Timing-Beschränkungen eingefügt.

Ressourcennutzung optimiert für Xilinx Ultrascale: 40-60% LUT-Nutzung, 30-50% DSP-Blöcke, Erreichen eines Durchsatzes von 100-500 GOPS. Für ASIC-Synthese bei 7nm: 0,5-2 mm² Fläche, 1-10 TOPS Leistung.

Europäische Automobilzulieferer schätzen die FPGA-Bereitstellung besonders. Die ISO 26262 Sicherheitszertifizierung erfordert deterministisches, überprüfbares Verhalten. FPGAs bieten Hardware-Level-Determinismus, den GPUs nicht garantieren können. Deterministische binäre Operationen auf FPGA ermöglichen formale Verifizierungspfade, die für die Automobil-Sicherheitszertifizierung erforderlich sind.

WebAssembly Backend ermöglicht Browser-basierte KI-Inferenz mit 30-70% der nativen CPU-Leistung.

WASM SIMD128 bietet 128-Bit-Vektoroperationen (v128-Typ) in allen modernen Browsern. Operationen: v128.and, v128.or, v128.xor für bitweise Operationen. i8x16.popcnt für die Populationszählung pro Byte-Lane (Summe für Gesamt). v8x16.swizzle für Permutationen.

Kombiniert mit Web Workers für Multi-Threading und SharedArrayBuffer für Shared Memory, erreicht 60-80% native Leistung. Europäische datenschutzbewusste Anwendungen nutzen dies: On-Device-Inferenz im Browser bedeutet, dass Daten niemals das Gerät des Benutzers verlassen. DSGVO-Konformität vereinfacht.

Gesundheitsanwendungen können Patientendaten vollständig im Browser über WASM verarbeiten. Kein Server-Upload. Keine Cloud-Abhängigkeit. Vereinfachte DSGVO-Konformität. Binäre neuronale Netze machen die Browser-Inferenz praktisch, wo Gleitkomma zu langsam wäre.

ROCm (AMD GPU) Backend bietet Wavefront-Level-Optimierung für AMD-Architekturen.

64 Threads pro Wavefront auf RDNA/CDNA (vs. 32 auf NVIDIA). Jeder Thread verarbeitet 32 binäre Werte. Ein vollständiger Wavefront verarbeitet 2.048 binäre Werte parallel. Verdoppelt den Durchsatz pro Wavefront von NVIDIA.

Ähnliche Intrinsics wie CUDA: __builtin_popcount(x), __ballot(predicate), ds_swizzle für Permutationen. Anforderungen an die Speicherkoaleszenz ähnlich. Europäische Cloud-Anbieter setzen zunehmend AMD-GPUs ein: besseres Preis-Leistungs-Verhältnis, wettbewerbsfähige Beschaffung gegenüber dem NVIDIA-Monopol.

AMD MI250X GPUs bieten ein wettbewerbsfähiges Preis-Leistungs-Verhältnis gegenüber NVIDIA A100 für viele Workloads. Multi-Backend-Unterstützung ermöglicht Beschaffungsflexibilität und wettbewerbsfähige Anbieterverhandlungen.

Metal (Apple Silicon) Backend optimiert für die M1/M2/M3 Unified Memory Architektur.

Metal Performance Shaders bieten hochoptimierte Kernels. Unified Memory eliminiert CPU-GPU-Transfers. Binäre Operationen nutzen Apples benutzerdefinierte Matrix-Engines. M3 Max erreicht 50-80 TOPS bei der Inferenz binärer Netzwerke.

Die Akzeptanz von Apple Silicon in der europäischen Kreativbranche macht die Metal-Unterstützung kommerziell wertvoll für Videoproduktions- und Content-Erstellungs-Workflows, die On-Device-KI-Verarbeitung erfordern.

Die Backend-Breite ermöglicht die Bereitstellung in verschiedenen europäischen Industrien. Automobilzulieferer können FPGA für sicherheitskritische Systeme anvisieren. Gesundheitsdienstleister können In-Browser-WASM für die DSGVO-Konformität bereitstellen. Cloud-Anbieter können CPU-SIMD- und AMD-ROCm-Infrastruktur optimieren. Forschungslabore können NVIDIA CUDA nutzen. Kreativstudios können Apple Metal verwenden. Eine Codebasis. Sechs Backends. Maximale Bereitstellungsflexibilität.

Der adaptive Bit-Breiten-Vorteil

Die meisten Frameworks zwingen Sie zur Wahl: 32-Bit-Gleitkomma für alles, oder durch die Quantisierungshölle gehen, um Modelle danach zu komprimieren.

Dweve Core passt die Präzision pro Schicht während des Trainings an.

Binäre (1-Bit) Gewichte in den meisten Schichten bieten eine 16-fache Komprimierung gegenüber FP16, 32-fache gegenüber FP32. Passt ein komplettes ResNet-50 (25,6 Millionen Parameter) in 3,1 MB gegenüber 50 MB FP16. Das gesamte Modell passt in den L3-Cache moderner CPUs. Die DRAM-Bandbreite spielt keine Rolle mehr.

2-Bit-Gewichte, wo Binär die Genauigkeit zu stark beeinträchtigt. Vier verschiedene Werte {-1.5, -0.5, +0.5, +1.5} oder gelernte asymmetrische Quantisierung. 8-fache Komprimierung, bessere Approximation von Gleitkomma-Verteilungen.

4-Bit-Gewichte für kritische Schichten, die Nuancen erfordern. 16 verschiedene Stufen. Blockweise Quantisierung (32-128 Elemente teilen Skalierungsfaktoren) erreicht nahezu FP16-Qualität. 4-fache Komprimierung immer noch signifikant.

8-Bit, wo Präzision kritisch ist. 256 Stufen ausreichend für nahezu FP16-Genauigkeit. Symmetrische Quantisierung mit Per-Tensor- oder Per-Channel-Skalen. Einfache Konvertierung, Hardware-Unterstützung üblich.

Ternär {-1, 0, +1} für dünnbesetzte Netzwerke. Explizit dargestellte Nullen ermöglichen die Ausnutzung struktureller Dünnbesetzung. Dünnbesetzte SIMD-Operationen überspringen Berechnungen mit Null-Gewichtung.

Das Framework lernt die optimale Bit-Breite pro Schicht während des Trainings. Die gradientenbasierte Bit-Breiten-Auswahl behandelt die Bit-Breite als kontinuierliche Variable, berechnet Gradienten bzgl. der Präzision, passt die Zuweisung pro Schicht an, um den Verlust unter Berücksichtigung der Modellgrößenbeschränkungen zu minimieren.

Ergebnis: Modelle mit 1-Bit-Gewichten in 80% der Schichten, 2-Bit in 15%, 4-Bit in 4%, 8-Bit in 1% kritischen Ausgabeschichten. Massive Komprimierung (12-fach gegenüber FP16 im Durchschnitt) mit einem Genauigkeitsverlust von unter 2% relativ zur Full-Precision-Baseline.

Dieser adaptive Multi-Bit-Ansatz ist einzigartig. Die PyTorch-Quantisierung ist uniform: Wählen Sie eine Bit-Breite, wenden Sie sie überall an, hoffen Sie, dass es funktioniert. TensorFlow Lite Integer-Quantisierung ähnlich. Schichtweise adaptive Optimierung basierend auf tatsächlichen Gradienten während des Trainings? Nur Dweve Core.

Europäische mobile KI profitiert enorm. KI auf Smartphones benötigt winzige Modelle, die in begrenzten Speicher passen und auf begrenzter Rechenleistung laufen. Adaptive Bit-Breite komprimiert ein 100 MB Gleitkomma-Modell auf 8 MB mit minimalem Genauigkeitsverlust. Mobile Bereitstellung wird praktikabel.

Was Sie tatsächlich bekommen

Installieren Sie ein Paket. Importieren Sie eine Bibliothek. Schreiben Sie Modelle einmal. Überall bereitstellen.

Keine CUDA-Installation erforderlich (wird aber genutzt, falls verfügbar). Keine TensorFlow-Kompatibilitätsschichten. Keine NumPy-Integrations-Hacks. Keine Pandas-Vorverarbeitungspipelines. Keine ONNX-Exportverfahren. Keine plattformspezifischen Optimierungsdurchläufe.

Das Framework übernimmt:

• Hardware-Erkennung (CPUID, GPU-Abfrage, FPGA-Erkennung)
• Optimale Backend-Auswahl (Leistungskalibrierung beim ersten Lauf)
• ISA-Dispatch (SSE2/AVX2/AVX-512/NEON/SVE automatisch)
• Bit-Breiten-Anpassung (gradientenbasierte schichtweise Optimierung)
• Speicherlayout (Cache-bewusste Planung, NUMA-Platzierung)
• Kernel-Fusion (vertikale und horizontale Operationskombination)
• Multi-Plattform-Bereitstellung (ein Modell, sechs Backends)

Ihr Code:

1let model = NetworkBuilder::new()
2    .input(BinaryTensor::new([1024, 784]))
3    .dense(784, 512, activation=BinaryActivation::Sign)
4    .dense(512, 256, activation=BinaryActivation::Sign)
5    .output(256, 10)
6    .build();

Das ist alles. Das Framework kompiliert automatisch zu optimalen Implementierungen für Ihre Zielhardware. Bereitstellung auf x86-Servern? AVX-512 SIMD-Kernels. Bereitstellung auf ARM-Edge-Geräten? NEON-Optimierungen. Bereitstellung im NVIDIA-Rechenzentrum? CUDA-Wavefront-Operationen. Bereitstellung im Browser? WASM SIMD128 mit SharedArrayBuffer-Threading.

Keine Konfiguration. Kein plattformspezifischer Code. Keine manuelle Optimierung. Europäische Entwicklungsteams schätzen dies: Kleine Teams können sich keine Plattformspezialisten leisten. Einheitliche Tools ermöglichen es Generalisten, Produktions-KI über verschiedene Bereitstellungsziele hinweg zu liefern.

Europäische Präzisionstechnik

Dieser Ansatz ist eindeutig europäisch.

Das Silicon Valley optimiert für Wachstumsmetriken: wie viele Entwickler nutzen es, wie viele Operationen unterstützt es, wie viel Finanzierung können wir aufbringen. Feature-Listen verkaufen sich an Investoren. Komplexität ist ein Verkaufsargument: "Sehen Sie, wie umfassend unser Framework ist!"

Europäische Ingenieurskunst optimiert für Ergebnisse: löst es reale Probleme zuverlässig, ist es langfristig wartbar, liefert es Produkte, die funktionieren. Präzision über Fülle. Vollständigkeit über Überfluss. Tools, die kleine Teams befähigen, global zu konkurrieren.

Antoine de Saint-Exupéry war Franzose, aber das Prinzip gilt in ganz Europa: Perfektion ist nicht erreicht, wenn nichts mehr hinzuzufügen ist, sondern wenn nichts mehr wegzunehmen ist. Diese Philosophie baute gotische Kathedralen, die Jahrhunderte später noch stehen. Sie baut KI-Plattformen, die relevant bleiben, während aufgeblähte Frameworks unter ihrem eigenen Gewicht zusammenbrechen.

Die Niederlande und Deutschland zeichnen sich hier aus: fokussierte Tools für spezifische Domänen, die Allzweck-Alternativen übertreffen. ASML baut Lithographiesysteme, die niemand sonst erreichen kann. Siemens baut industrielle Automatisierung, die in ihrer Zuverlässigkeit unübertroffen ist. Dieselbe Ingenieurskultur baute Dweve Core: eine komplette Plattform für diskrete KI, die genau das tut, was benötigt wird, und nichts mehr.

Europäische Unternehmen profitieren sofort. Mit 1/5 des Risikokapitals der Äquivalente im Silicon Valley ist algorithmische Effizienz wichtiger als Hardware-Skalierung. Der Aufbau auf einheitlichen Plattformen statt fragmentierten Toolchains verlängert die operative Laufzeit erheblich. Bootstrapped-Unternehmen konkurrieren durch technische Vorteile statt durch Kapitaleinsatz.

Das europäische Regulierungsumfeld treibt dies weiter voran. Die DSGVO erfordert On-Device-Verarbeitung für die Einhaltung des Datenschutzes. Der EU AI Act fordert Erklärbarkeit und Auditierbarkeit. Die Medizinprodukteverordnung benötigt deterministisches Verhalten für die Zertifizierung. Die Automobilnorm ISO 26262 erfordert formale Verifizierung für sicherheitskritische Systeme.

Binäre neuronale Netze auf einheitlichen Plattformen erfüllen diese Anforderungen auf natürliche Weise. Diskrete Operationen ermöglichen formale Verifizierung. On-Device-Inferenz über WASM/Mobilgeräte bietet DSGVO-Konformität. Deterministische FPGA-Bereitstellung besteht die Automobilzertifizierung. Constraint-basierte Erklärbarkeit erfüllt die Transparenzanforderungen des AI Act.

Amerikanische Unternehmen, die probabilistische KI für europäische Märkte entwickeln, stehen vor regulatorischen Hürden. Europäische Unternehmen, die konformitätsgerechte KI auf einheitlichen Plattformen entwickeln, haben klare Zertifizierungswege. Das Regulierungsumfeld macht europäische Ansätze kommerziell notwendig, nicht nur technisch elegant.

Was wir nicht tun

Wichtig zu klären: Wir tun nicht alles.

Keine Gleitkomma-Unterstützung. Nur diskrete Berechnung: binär, ternär, 2/3/4/8-Bit quantisiert. Wenn Sie FP32/FP16/BFloat16 für Ihre Anwendung benötigen, ist Dweve Core nicht die richtige Wahl. Wir haben diese Entscheidung bewusst getroffen: Die ausschließliche Optimierung für diskrete Operationen ermöglicht Spezialisierungen, die mit gemischter Präzision von Gleitkommazahlen unmöglich sind.

Keine dynamischen Graphen während der Inferenz. Modelle kompilieren zu statischen Graphen für die Bereitstellung. Das Training unterstützt dynamische Berechnungen, aber die Produktionsinferenz ist statisch. Dies ermöglicht eine Ahead-of-Time-Optimierung, die dynamische Graphen verhindern. Europäische Produktionsbereitstellungen schätzen vorhersehbare Leistung gegenüber Trainingsflexibilität.

Keine integrierte Datenvorverarbeitung über die grundlegende Quantisierung hinaus. Wir bieten Tensoroperationen und neuronale Netzwerkprimitive. Datenladen, Augmentierung, Feature Engineering: Verwenden Sie vorhandene Tools oder schreiben Sie benutzerdefinierte Pipelines. Eine fokussierte Plattform schlägt ein Allzweck-Framework.

Keine automatische Differenzierung für beliebiges Python. Autodiff funktioniert für neuronale Netze, die unsere Primitive verwenden. Wenn Sie Gradienten durch benutzerdefinierte NumPy-Operationen benötigen, integrieren Sie diese separat. Wir optimieren den 99%-Anwendungsfall (Training neuronaler Netze), anstatt jede mögliche Berechnung zu unterstützen.

Dies sind keine Einschränkungen. Sie sind Fokus. Durch die Beschränkung des Umfangs auf diskrete neuronale Netze mit statischen Inferenzgraphen erreichen wir eine Optimierungstiefe, die umfassende Frameworks nicht erreichen können. Besser, in einer Sache exzellent zu sein, als in allem mittelmäßig.

Die Zukunft: Erweiterung der Abdeckung, nicht Aufblähung

Die Plattform wächst weiter durch Backend-Erweiterung, nicht durch Algorithmen-Proliferation.

Die 1.930 Basisalgorithmen bieten bereits eine vollständige Abdeckung praktischer diskreter KI-Workloads: CNNs, Transformer, RNNs, GANs, VAEs, bewiesen durch erschöpfende Analyse. Diese vervielfachen sich zu Hunderttausenden von spezialisierten Implementierungen über Backends, ISAs und Bit-Breiten hinweg. Mathematische Vollständigkeit erreicht.

Zukünftiges Wachstum konzentriert sich auf die Plattformbreite: neue Backend-Unterstützung (RISC-V SVE kommt), breitere Bit-Breiten-Optionen (3-Bit- und 5-Bit-Quantisierung), verbesserte Compiler-Optimierungen (polyhedrale Schleifentransformationen), verbesserte FPGA-Synthese (Lattice- und Microchip-Ziele), zusätzliche ISA-Abdeckung, wenn sich die Hardware entwickelt.

Mehr Backends bedeuten mehr Bereitstellungsziele. Mehr ISA-Unterstützung bedeutet überall bessere CPU-Leistung. Mehr Bit-Breiten-Optionen bedeuten eine feinere Präzisionskontrolle. Dies erweitert die umfassende Abdeckung der Plattform, ohne algorithmische Aufblähung hinzuzufügen.

Wenn PyTorch Version 3.0 mit mehr Operationen veröffentlicht, werden wir die Unterstützung für neuere Hardware-Architekturen hinzufügen. Wenn TensorFlow 5 Millionen Zeilen Code erreicht, werden wir unsere Backend-Implementierungen für aufkommende Plattformen optimieren. Wenn Frameworks Operationen hinzufügen, werden wir die Plattformabdeckung über neue Bereitstellungsziele hinweg erweitern.

Der Vorteil der umfassenden Plattform wächst im Laufe der Zeit. Mehr Hardware unterstützt. Mehr Bereitstellungsszenarien ermöglicht. Mehr Optimierungsmöglichkeiten genutzt. Europäische Unternehmen, die auf dieser Plattform aufbauen, profitieren von einer erweiterten Abdeckung ohne Kompatibilitätsprobleme oder Migrationskosten.

Ihren Stack heute ersetzen

Bereit, Ihre fragmentierte KI-Entwicklung zu vereinheitlichen?

Dweve Core bietet 1.930 Algorithmen (415 Primitive, 500 Kernels, 191 Schichten, 674 High-Level-Operationen). Varianten über 6 Backends (SIMD CPU, CUDA, Rust-HDL FPGA, WASM, ROCm, Metal). Optimiert für 5 ISAs (SSE2, AVX2, AVX-512, NEON, SVE/SVE2). Unterstützt 6 Bit-Breiten (binär, 2/3/4/8-Bit, ternär).

Eine Installation. Eine API. Eine Codebasis. Sechs Backends. Alles, was Sie für die diskrete KI-Produktion benötigen. Nichts, was Sie nicht benötigen.

Binär bis 8-Bit adaptives Multi-Bit. Automatische Hardware-Optimierung. Laufzeit-ISA-Dispatch. Formale Verifizierungsunterstützung. DSGVO-konforme On-Device-Inferenz. Deterministische Ausführung für sicherheitskritische Systeme. Erklärbarkeit gemäß EU AI Act.

Europäische Präzision. Mathematische Vollständigkeit. Umfassende Plattformentwicklung.

Hören Sie auf, zehn Frameworks zu installieren. Bauen Sie KI auf dem kompletten Stack.

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Dweve Core: Komplette einheitliche Plattform für diskrete KI. Eine Codebasis, sechs Backends, adaptive Bit-Breite, europäische Ingenieurskunst. Ersetzen Sie Ihre fragmentierte Toolchain durch fokussierte Vollständigkeit.