结合SSD的向量检索优化研究.pdfVIP

摘要

数字经济时代，大数据、云计算、移动互联网等新一代的技术催生出了海

量的图像、视频、文本等非结构化数据。为了检索这些非结构化数据，通常使

用深度学习技术将其转换为结构化向量，再进行向量检索。现在，基于近邻图

的方法因其优秀的检索能力，成为了向量检索的主流算法。

然而，目前传统的基于近邻图的方法过于依赖内存，在大规模数据下存在

着高昂的内存成本。为了解决这一问题，当前的主流方法，如DiskANN，将高

内存占用的近邻图索引存储在固态硬盘(SSD)上，这显著降低了检索时的内存消

耗。然而，DiskANN算法未考虑实际应用中常见的高并发批查询检索场景，导

致存在大量冗余的SSD访问请求，这增加了检索时延。本文旨在优化DiskANN

的检索算法，以减少批查询场景下与SSD交互的IO时间。具体研究内容如下：

（1）基于路由阶段性特点的批查询重排算法。近邻图路由过程可以划分

为两阶段，第一阶段远端路由逼近以及第二阶段近似暴力有哪些信誉好的足球投注网站，且在有哪些信誉好的足球投注网站的第

二阶段，查询范围基本位于图中的强连通分量(SCC)中。针对这一特性，本文采

用了两个策略减少IO次数：1.提出了基于SCC相似性的批查询聚类算法，从而

提高了第二阶段访问SSD数据的复用性，减少了IO次数；2.本文通过缓存策略，

优化查询的入口点，进一步减少第一阶段路由过程中不确定随机IO读取的次数。

（2）针对“长尾效应”的多队列动态调度策略。在批查询场景下，现有

算法存在由“长尾效应”导致的平均IO时间增加的问题。具体地，为了实现足

够高的有哪些信誉好的足球投注网站精度，近邻图批查询中少数查询需要占用很长的IO处理时间。在目

前单队列的读取策略下，此类查询会增加后续查询的等待时间，从而影响了平

均IO时间。针对以上问题，本文提出了多队列动态调度策略，其依赖于两个关

键修改：1.通过使用多队列而非单队列，降低了长尾IO对整体IO时间的影响；

2.本文根据队列长度最短原则对查询进行调度分配，降低了平均IO时间。

（3）基于区域特征的有哪些信誉好的足球投注网站提前终止机制。现有方法中查询终止策略固定，

不能根据查询分布自适应终止，易受“长尾效应”影响而导致冗余计算。针对

这个问题，本文提出了基于区域特征的有哪些信誉好的足球投注网站提前终止策略，通过查询过程中的

区域特征以预测剩余有哪些信誉好的足球投注网站步骤数量，从而实现动态有哪些信誉好的足球投注网站终止并减少冗余开销。

基于上述成果，本文设计实现了一个图片向量检索系统，并完成了亿级规

模图片的检索应用，验证了本文算法在大规模数据场景下的检索效率和有效性。

关键词：向量检索，固态硬盘，查询重排，多队列，提前终止

ABSTRACT

Intheeraofdigitaleconomy,new-generationtechnologiessuchasbigdata,cloud

computing,andmobileInternethavespawnedmassiveamountsofunstructureddata

suchasimages,videos,andtexts.Inordertoretrievetheseunstructureddata,deep

learningtechniquesareusuallyusedtoconvertthemintostructuredvectors,andthen

performvectorretrieval.Now,themethodbasedonthenearestneighborgraphhas

becomethemainstreamalgorithmofvectorretrievalbecauseofitsexcellentretrieval

ability.

However,thecurrenttraditionalneighborgraph-basedmethodsrelytoomuchon

memory,andthereisahighmemorycostinlarge-scaledata.Tosolvethisproblem,

currentmainstreammethods,suchasDiskANN,storethememory-int