论文导读 | 利用GPU的基于图的近似近邻搜索加速研究
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发布时间:2024-05-04 19:59
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时间:2024-07-16 01:48
在数据科学的前沿,近邻搜索(NNS)如同灯塔,引领着高效检索的探索。其核心目标是寻找与用户输入最接近的K个数据点,这些数据点通常以向量形式存在,距离度量则有欧氏、余弦、汉明和曼哈顿等多种。然而,随着数据维度的攀升,NNS的性能瓶颈日益显现,催生了Approximate Nearest Neighbor Search(ANNS)的诞生。ANNS通过降维和部分搜索策略,巧妙地提升了处理高维数据的效率,而GPU的强大并行计算能力更是为其性能的飞跃提供了关键推动力。
ANNS的三大技术路径各有千秋:哈希方法,如LSH和L2H,以其简洁高效;划分方法,如VP-Tree、Ball Tree和KD-Tree,通过空间划分展现卓越性能;而图方法,如Delaunay Graph和KNN图,凭借其优越的性能,成为了ANNS研究的焦点。特别是KNN图和RNG图的优化构建,虽在效率上有所牺牲,但随机图优化成为主流策略,以平衡精度和成本。
在众多搜索策略中,束搜索策略尤为关键。然而,德劳内图构建的复杂性与图的强连通性挑战着高维数据的处理。SONG,这篇论文的主角,将ANNS的图搜索部分带到了GPU的舞台,通过q、topk和visited等数据结构的巧妙设计,实现了GPU加速的突破。作者精心将算法迁移到GPU,优化了数据存储在shared和global memory中的策略,使用Bloom filter和Cockoo filter减少visited数据结构的空间消耗,同时对优先队列的处理也进行了创新,如容量*和重复访问的允许,以提升并行效率。
在内存压力较大的情况下,SONG引入了基于哈希的降维技术,有效地缓解了GPU内存瓶颈。实验结果令人瞩目,SONG在ANNS性能上超越了HNSW和Faiss等经典算法。同时,湖南大学团队在CIKM2021的研究中,对GPU加速KNN图构建的NN-Descent算法进行了深入分析和优化,以解决同步与负载均衡问题。
NN-Descent算法的GNND版本,通过迭代构建KNN图,展示了在内存管理、并行计算和降维策略上的创新。通过反向邻居信息和自旋锁控制,GNND成功解决了GPU计算中的同步难题,以邻接列表的形式存储更新,显著减少了操作次数。实验结果展示了GNND在中大规模数据集中的优越性,尤其在十亿级别数据集上,GNND的表现更是出类拔萃,超越了CPU和GPU的基准方法,如NN-Descent、Faiss和GGNN。
论文导读 | 利用GPU的基于图的近似近邻搜索加速研究
SONG,这篇论文的主角,将ANNS的图搜索部分带到了GPU的舞台,通过q、topk和visited等数据结构的巧妙设计,实现了GPU加速的突破。作者精心将算法迁移到GPU,优化了数据存储在shared和global memory中的策略,使用Bloom filter和Cockoo filter减少visited数据结构的空间消耗,同时对优先队列的处理也进行了创新,...
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