《向量数据库指南》——一起来认识向量数据库Milvus Cloud GPU-Cagra 索引

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Context about GPU-based Index

向量搜索是一个非常典型计算密集型的场景。作为天下上最快的向量数据库，Milvus Cloud的向量检索引擎Knowhere占用了高出整个系统80%的计算资源。而当我们谈论到高性能的计算，GPU总是一个绕不开的话题，在向量领域也不破例。

通过跟Nvidia的合作，Milvus Cloud成为了天下上第一个支持使用GPU加速的向量数据库。基于Nvidia的向量检索库RAFT，Milvus Cloud在2.3版本正式支持了GPU索引，而且以此为基础支持了Nvidia的保举系统Merlin。

Milvus Cloud在2.3版本支持了两种索引，IVFFLAT 和 IVFPQ，并在测试中体现出了远超目前最流行的HNSW的性能。然而，怎样在小批量查询中获得性能提升，怎样让基于GPU的索引更有性价比等问题让让我们持续探索新的办理方案。

Graph-based的向量搜索算法依赖强大的性能在比年来取代了IVF-based的算法成为了主流。同样在GPU上，工程师们也在积极探索可行的GPU图算法的实现，包括GGNN，SONG等。但是由于Graph-based算法的计算方式，它很难被直接搬到GPU上，这些实现方法都没能在小batch搜索下达到预想的性能。

NVIDIA在近来推出了基于GPU的图索引CAGRA，同时帮助Milvus Cloud在最新的2.4版本完成了相关支持。

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Performance


性能是GPU索引的关键。We evaluated the Milvus Cloud' performance through the open-source vector database benchmark tool and compared the performance between CPU-base HNSW, GPU-based IVFFLAT and CAGRA.

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