当向量索引容量超过单卡显存上限,系统支持自动退回到内存(CPU)检索吗?
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...