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통찰 - 근사 최근접 이웃 검색
대규모 데이터셋에서 DRAM 없이 정보 검색을 위한 AiSAQ: 프로덕트 양자화를 이용한 모든 저장소 ANNS
AiSAQ는 압축된 벡터를 저장소에 오프로드하여 대규모 데이터셋에서도 약 10MB의 메모리 사용으로 고성능 근사 최근접 이웃 검색을 달성한다.
고성능 스토리지를 활용한 E2LSH의 구현 및 평가
현대 플래시 스토리지 기기의 등장으로 인해 E2LSH 알고리즘이 소규모 인덱스 기반 방법들보다 더 빠른 성능을 보일 수 있음을 보여준다. E2LSHoS 구현을 통해 대용량 데이터베이스에서도 소규모 인덱스 방법들을 능가하는 속도를 달성할 수 있으며, 심지어 메모리 내 E2LSH 속도에 근접할 수 있음을 입증한다.