数据库冷启动后,如何通过官方手段快速完成索引的预热加载(Warm-up)?
在构建低延迟的AI推理服务,特别是依赖实时数据查询的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统或特征存储(Feature Store)时,数据库的性能至关重要。当数据库(如PostgreSQL)经历重启(即冷...
在构建低延迟的AI推理服务,特别是依赖实时数据查询的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统或特征存储(Feature Store)时,数据库的性能至关重要。当数据库(如PostgreSQL)经历重启(即冷...
痛点分析:分布式索引的冷启动惩罚 在高性能分布式AI系统中(例如向量数据库、大型推荐系统或索引型搜索服务),每个节点通常负责管理数据的一个或多个分片(Shards)。当一个节点因故障宕机后,为了快速恢复服务,其负责的索引分片必须从持久化存储...
在AI基础设施中,特别是进行大规模向量相似性搜索时,使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而,当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时,索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限(如24GB、80GB)。这时,一个核心的工程问题是:...
在构建大规模向量检索系统时,实时数据流入是一个常见挑战。Faiss(Facebook AI Similarity Search)以其高性能著称,但其核心索引结构(如IndexIVF、IndexHNSW)通常是为静态数据集设计的。对一个数十亿...