向量檢索是一項(xiàng)強(qiáng)大的信息處理技術(shù)，它將文本、圖像、音頻等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)向量，從而實(shí)現(xiàn)高效的搜索和分析功能，向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為大模型的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，全球范圍內(nèi)從事相關(guān)行業(yè)的公司紛紛推出了自己的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，或者在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中嵌入了向量檢索功能。這個(gè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)變得越來(lái)越激烈，墨天輪網(wǎng)站上的國(guó)產(chǎn)向量數(shù)據(jù)庫(kù)流行度排名就是一個(gè)很好的例證。在十月份的最新排名中，TensorDB® 向量數(shù)據(jù)庫(kù)表現(xiàn)卓越，一舉升至榜首，受到廣泛的關(guān)注。

基于GPU的TensorDB®

TensorDB® 是上海愛(ài)可生信息技術(shù)股份有限公司研發(fā)的企業(yè)級(jí)向量數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。該產(chǎn)品成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)超大規(guī)模向量型數(shù)據(jù)的高效組織，可有效支持在不斷變化的環(huán)境中進(jìn)行向量數(shù)據(jù)的快速比對(duì)，以滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的實(shí)體分析與關(guān)系推斷需求。TensorDB® 解決了人工智能領(lǐng)域面臨的對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理、分析及處理的困難，提升了數(shù)據(jù)庫(kù)的異構(gòu)融合能力。TensorDB® 具備卓越的并發(fā)檢索性能，支持出色的水平擴(kuò)展，同時(shí)能夠滿足多元業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的高可用需求。

更重要的是，TensorDB® 對(duì) GPU 進(jìn)行了深度優(yōu)化，支持多卡和國(guó)產(chǎn) GPU，從而顯著提高了性能。

什么是GPU

GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理單元)最初主要用于圖形渲染，以在計(jì)算機(jī)屏幕上呈現(xiàn)圖像和視頻。然而，由于其強(qiáng)大的并行處理能力和高性能計(jì)算能力，GPU 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和其他計(jì)算密集型任務(wù)。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，GPU 的并行計(jì)算能力使其成為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵工具。深度學(xué)習(xí)模型通常具有大量的矩陣運(yùn)算和張量操作，這些任務(wù)可以通過(guò) GPU 的并行處理來(lái)加速。因此，許多深度學(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)都支持在 GPU 上進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理，以提高性能并減少訓(xùn)練時(shí)間。

除了深度學(xué)習(xí)，GPU 在科學(xué)計(jì)算、密碼學(xué)、加密貨幣挖礦等領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。一些公司生產(chǎn)高性能計(jì)算卡專門(mén)用于加速各種計(jì)算任務(wù)，如 NVIDIA 的 Tesla 和 AMD 的 Radeon Instinct 系列。

綜上所述，GPU 是一種強(qiáng)大的硬件加速器，可用于加速各種計(jì)算任務(wù)，尤其是那些需要大規(guī)模并行計(jì)算的應(yīng)用。

搭載GPU，大幅提升性能

各大企業(yè)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域激烈角逐，為何是 TensorDB® 脫穎而出?

首先，TensorDB® 充分發(fā)揮 CPU/GPU 等異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的資源優(yōu)勢(shì)，利用不同計(jì)算單元的特性，從而提供高性能的計(jì)算支持。

其次，TensorDB® 不僅支持 NVIDIA GPU，還能夠兼容國(guó)產(chǎn) GPU，如華為昇騰、天數(shù)智芯等。這意味著它可以在各種不同的硬件環(huán)境下實(shí)現(xiàn)計(jì)算加速。

此外，TensorDB® 具備單機(jī)多卡和多機(jī)多卡的分布式任務(wù)調(diào)度能力，能夠同時(shí)利用多張 GPU 卡，無(wú)論是單機(jī)多卡還是多機(jī)多卡的配置，以實(shí)現(xiàn)更高效的任務(wù)處理和并行計(jì)算。實(shí)現(xiàn)了高達(dá) 10 萬(wàn)+ QPS 的高吞吐數(shù)據(jù)并發(fā)檢索，滿足用戶對(duì)低延遲和高并發(fā)性能的需求。這意味著可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速進(jìn)行搜索和分析。

并且在這些的基礎(chǔ)上 TensorDB® 完全適配國(guó)產(chǎn) ARM 架構(gòu)和生態(tài)環(huán)境，已經(jīng)進(jìn)行了國(guó)產(chǎn)化集成，完全適配國(guó)產(chǎn) ARM 架構(gòu)、國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)以及國(guó)產(chǎn) CPU 和 GPU 的生態(tài)環(huán)境。這有助于提高數(shù)據(jù)的安全性和可控性，同時(shí)也有助于降低產(chǎn)品的使用成本。

下一步計(jì)劃

綜上所述，TensorDB® 在向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域取得了顯著的突破，不僅擁有卓越的性能，還在國(guó)產(chǎn)化集成方面取得了重要進(jìn)展;高度優(yōu)化的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)使得 TensorDB® 成為處理大規(guī)模向量數(shù)據(jù)的理想選擇。隨著 TensorDB® 的不斷發(fā)展和完善，我們可以期待它能夠推動(dòng)著信息處理領(lǐng)域的發(fā)展，為各行各業(yè)的用戶提供更高效的搜索和分析工具。TensorDB® 將會(huì)繼續(xù)拓展向量檢索技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，為未來(lái)的信息處理帶來(lái)更多的機(jī)會(huì)和可能性。