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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