向量检索是一项强大的信息处理技术,它将文本、图像、音频等数据转化为数学向量,从而实现高效的搜索和分析功能,向量数据库作为大模型的一项重要基础设施已经被广泛应用。当前,全球范围内从事相关行业的公司纷纷推出了自己的向量数据库,或者在现有数据库中嵌入了向量检索功能。这个领域的竞争变得越来越激烈,墨天轮网站上的国产向量数据库流行度排名就是一个很好的例证。在十月份的最新排名中,TensorDB®向量数据库表现卓越,一举升至榜首,受到广泛的关注。

基于GPU的TensorDB®

TensorDB®是上海爱可生信息技术股份有限公司研发的企业级向量数据库软件。该产品成功实现了对超大规模向量型数据的高效组织,可有效支持在不断变化的环境中进行向量数据的快速比对,以满足复杂场景下的实体分析与关系推断需求。TensorDB®解决了人工智能领域面临的对非结构化数据管理、分析及处理的困难,提升了数据库的异构融合能力。TensorDB®具备卓越的并发检索性能,支持出色的水平扩展,同时能够满足多元业务场景下的高可用需求。

更重要的是,TensorDB®对 GPU进行了深度优化,支持多卡和国产 GPU,从而显著提高了性能。

什么是GPU

GPU(Graphics Processing Unit,图形处理单元)最初主要用于图形渲染,以在计算机屏幕上呈现图像和视频。然而,由于其强大的并行处理能力和高性能计算能力,GPU已经被广泛应用于科学计算、深度学习、数据分析和其他计算密集型任务。

在深度学习领域,GPU的并行计算能力使其成为训练神经网络的关键工具。深度学习模型通常具有大量的矩阵运算和张量操作,这些任务可以通过 GPU的并行处理来加速。因此,许多深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch等)都支持在 GPU上进行模型训练和推理,以提高性能并减少训练时间。

除了深度学习,GPU在科学计算、密码学、加密货币挖矿等领域都发挥着重要作用。一些公司生产高性能计算卡专门用于加速各种计算任务,如 NVIDIA的 Tesla和 AMD的 Radeon Instinct系列。

综上所述,GPU是一种强大的硬件加速器,可用于加速各种计算任务,尤其是那些需要大规模并行计算的应用。

搭载GPU,大幅提升性能

各大企业在向量数据库领域激烈角逐,为何是 TensorDB®脱颖而出?

首先,TensorDB®充分发挥 CPU/GPU等异构计算平台的资源优势,利用不同计算单元的特性,从而提供高性能的计算支持。

其次,TensorDB®不仅支持 NVIDIA GPU,还能够兼容国产 GPU,如华为昇腾、天数智芯等。这意味着它可以在各种不同的硬件环境下实现计算加速。

此外,TensorDB®具备单机多卡和多机多卡的分布式任务调度能力,能够同时利用多张 GPU卡,无论是单机多卡还是多机多卡的配置,以实现更高效的任务处理和并行计算。实现了高达 10万+ QPS的高吞吐数据并发检索,满足用户对低延迟和高并发性能的需求。这意味着可以在大规模数据集上快速进行搜索和分析。

并且在这些的基础上 TensorDB®完全适配国产 ARM架构和生态环境,已经进行了国产化集成,完全适配国产 ARM架构、国产操作系统以及国产 CPU和 GPU的生态环境。这有助于提高数据的安全性和可控性,同时也有助于降低产品的使用成本。

下一步计划

综上所述,TensorDB®在向量数据库领域取得了显著的突破,不仅拥有卓越的性能,还在国产化集成方面取得了重要进展;高度优化的异构计算平台使得 TensorDB®成为处理大规模向量数据的理想选择。随着 TensorDB®的不断发展和完善,我们可以期待它能够推动着信息处理领域的发展,为各行各业的用户提供更高效的搜索和分析工具。TensorDB®将会继续拓展向量检索技术的应用领域,为未来的信息处理带来更多的机会和可能性。