洞見 - Neural Networks - # 近似最近鄰搜尋 (ANNS) 硬體加速

MemANNS：利用實用 PIM 硬體提升十億級 ANNS 效率

Q: 除了 UPMEM PIM 之外，還有哪些其他新興硬體技術可以應用於加速 ANNS 算法，它們各自的優缺點是什麼？

除了 UPMEM PIM 之外，還有其他新興硬體技術可以用於加速 ANNS 算法，包括： 近内存计算 (Near-Memory Computing)：将计算单元移近内存，例如将处理器放置在内存控制器或 DIMM 模组上，可以减少数据移动并加速 ANNS。 优点： 相比传统架构，数据移动减少，延迟更低。 缺点： 计算能力可能不如 GPU 或 PIM，可扩展性受限。 基于 FPGA 的加速器: FPGA 的可重构性使其能够适应不同的 ANNS 算法和数据集。 优点： 高度可定制化，可以针对特定算法和数据集进行优化，能效比高。 缺点： 开发难度大，需要硬件设计专业知识。 特定领域架构 (Domain-Specific Architectures)：专门为 ANNS 设计的硬件架构，例如神经形态芯片。 优点： 针对 ANNS 算法高度优化，可以实现更高的性能和能效。 缺点： 灵活性较差，只能用于特定类型的 ANNS 算法。 下表总结了不同硬件技术的优缺点： 技术 优点 缺点 UPMEM PIM 高内存带宽，可扩展性好 计算能力相对较弱 近内存计算 低延迟，易于集成 计算能力和可扩展性受限 基于 FPGA 的加速器 高度可定制化，能效比高 开发难度大 特定领域架构 高性能和能效 灵活性差

Q: MemANNS 主要關注於優化 IVFPQ 算法，那麼對於其他類型的 ANNS 算法，例如基於圖的或基於雜湊的算法，MemANNS 的設計思路是否仍然適用？

MemANNS 的一些設計思路可以應用於其他類型的 ANNS 算法，但需要根据算法特点进行调整。 数据放置和查询调度： MemANNS 的数据放置策略旨在平衡 PIM 芯片上的工作负载，这对于基于图和基于哈希的算法也很重要。然而，具体的放置策略需要根据算法的数据访问模式进行调整。例如，基于图的算法可能需要考虑图的拓扑结构，而基于哈希的算法可能需要考虑哈希函数的分布特性。 线程调度和内存管理： MemANNS 的线程调度和内存管理策略旨在最大限度地利用 PIM 资源，这些策略也可以应用于其他算法。然而，具体的实现方式需要根据算法的计算模式进行调整。 共现感知编码： 这种编码策略利用了数据集中项目之间的共现关系，可以减少内存访问次数。这种策略可能不适用于所有数据集或算法，但对于其他基于量化的 ANNS 算法，例如 HNSW-PQ，可以进行调整和应用。 总而言之，MemANNS 的设计理念为加速 ANNS 算法提供了一种新的思路，可以作为其他类型 ANNS 算法优化的参考。

Q: 如何評估 MemANNS 在實際應用場景中的效能，例如在大型推薦系統或搜尋引擎中的表現？

评估 MemANNS 在实际应用场景中的性能，例如大型推荐系统或搜索引擎，可以采用以下方法： 端到端系统集成： 将 MemANNS 集成到现有的推荐系统或搜索引擎中，并使用真实的用户数据进行测试。 指标： 关注系统级指标，例如推荐/搜索延迟、吞吐量（QPS）、点击率等。 对比： 与现有的解决方案进行对比，例如基于 CPU 或 GPU 的 ANNS 算法，以评估 MemANNS 带来的性能提升。 模拟真实负载： 使用真实数据集，模拟推荐系统或搜索引擎的查询负载，包括查询频率、数据访问模式等。 指标： 除了延迟和吞吐量，还可以关注内存占用、功耗等指标。 可变因素： 可以改变数据集大小、查询负载、硬件配置等因素，以评估 MemANNS 在不同情况下的性能表现。 A/B 测试： 将 MemANNS 与现有的解决方案进行 A/B 测试，比较它们在真实用户群体中的表现。 指标： 关注用户体验指标，例如用户参与度、满意度等。 注意： 需要确保 A/B 测试的公平性，例如控制其他变量的影响。 此外，还需要考虑以下因素： 数据集特点： 不同应用场景的数据集可能具有不同的特点，例如维度、稀疏性、分布等，这些特点都会影响 ANNS 算法的性能。 系统需求： 不同的应用场景对 ANNS 算法有不同的需求，例如延迟要求、准确率要求、可扩展性要求等。 综合考虑以上因素，才能全面评估 MemANNS 在实际应用场景中的性能表现。

核心概念

MemANNS 是一個利用 UPMEM PIM 硬體架構來加速十億級 ANNS 算法的框架，通過 PIM 感知的工作負載分配、PIM 資源管理和協同出現感知編碼等技術，有效解決了傳統 ANNS 方法在記憶體頻寬和資源利用率方面的瓶頸，顯著提升了 ANNS 效率和能源效率。

摘要

客製化摘要

使用 AI 重寫

產生引用格式

翻譯原文

翻譯成其他語言

產生心智圖

從原文內容

前往原文

arxiv.org

研究目標：
本研究旨在解決傳統近似最近鄰搜尋 (ANNS) 方法在處理十億級資料集時遇到的記憶體瓶頸，特別是在 CPU 記憶體頻寬和 GPU 資源利用率方面的限制。
方法：
本研究提出了一個名為 MemANNS 的創新框架，該框架利用 UPMEM 的處理器內記憶體 (PIM) 架構來加速大規模 ANNS 算法。MemANNS 專注於通過以下幾種技術優化 IVFPQ 算法：

PIM 感知的工作負載分配：

根據叢集存取頻率和大小，將編碼向量分佈在數百個 DPU 上，確保工作負載平衡，以獲得最佳效能。
在線上階段，根據資料放置結果，將過濾後的叢集映射到不同的 DPU，以實現執行時的工作負載平衡。


PIM 資源管理：

在每個 DPU 內部採用多執行緒策略，並行處理叢集資料，以充分利用多執行緒計算能力。
設計 WRAM 重用策略，最大限度地利用有限的 WRAM 容量，提高資料存取效率。


協同出現感知編碼：

利用資料集中項目共現的特性，預先儲存高頻項目組合的部分距離，減少線上搜尋時的記憶體存取和計算量。


Top-k 優化：

採用執行緒本地 Top-k 堆和提前剪枝技術，減少 Top-k 識別階段的選擇時間。
主要發現：

MemANNS 在實際 PIM 硬體和十億級真實世界資料集上的評估表明，與基於 CPU 的 Faiss 相比，MemANNS 的每秒查詢數 (QPS) 顯著提高了 4.3 倍，並且與基於 GPU 的 Faiss 實現的效能相當。
MemANNS 提高了能源效率，與 GPU 解決方案相比，QPS/Watt 提高了 2.3 倍。
主要結論：

MemANNS 能夠在相當的功耗範圍內實現卓越的效能，突出了其適用於服務大型模型等大規模應用的優勢。
UPMEM PIM 架構為解決大規模 ANNS 算法中的記憶體瓶頸提供了一個有前景的解決方案。
意義：
本研究為利用新興 PIM 硬體加速大規模 ANNS 算法提供了寶貴的見解和實用的技術，為資訊檢索、推薦系統和大型模型服務等領域的效能提升和成本效益優化開闢了新的途徑。
局限性和未來研究方向：

未來工作可以進一步探索其他量化型 ANNS 算法在 PIM 硬體上的優化。
研究更複雜的資料放置和查詢排程策略，以進一步提高工作負載平衡和資源利用率。

統計資料

與基於 CPU 的 Faiss 相比，MemANNS 的每秒查詢數 (QPS) 顯著提高了 4.3 倍。
MemANNS 與基於 GPU 的 Faiss 實現的效能相當。
與 GPU 解決方案相比，MemANNS 的 QPS/Watt 提高了 2.3 倍。

從以下內容提煉的關鍵洞見

MemANNS: Enhancing Billion-Scale ANNS Efficiency with Practical PIM Hardware

by Sitian Chen,... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23805.pdf

MemANNS: Enhancing Billion-Scale ANNS Efficiency with Practical PIM Hardware

深入探究

除了 UPMEM PIM 之外，還有哪些其他新興硬體技術可以應用於加速 ANNS 算法，它們各自的優缺點是什麼？

除了 UPMEM PIM 之外，還有其他新興硬體技術可以用於加速 ANNS 算法，包括：

近内存计算 (Near-Memory Computing)：将计算单元移近内存，例如将处理器放置在内存控制器或 DIMM 模组上，可以减少数据移动并加速 ANNS。

优点： 相比传统架构，数据移动减少，延迟更低。
缺点： 计算能力可能不如 GPU 或 PIM，可扩展性受限。

基于 FPGA 的加速器:  FPGA 的可重构性使其能够适应不同的 ANNS 算法和数据集。

优点：  高度可定制化，可以针对特定算法和数据集进行优化，能效比高。
缺点： 开发难度大，需要硬件设计专业知识。

特定领域架构 (Domain-Specific Architectures)：专门为 ANNS 设计的硬件架构，例如神经形态芯片。

优点： 针对 ANNS 算法高度优化，可以实现更高的性能和能效。
缺点：  灵活性较差，只能用于特定类型的 ANNS 算法。
下表总结了不同硬件技术的优缺点：

技术
优点
缺点

UPMEM PIM
高内存带宽，可扩展性好
计算能力相对较弱

近内存计算
低延迟，易于集成
计算能力和可扩展性受限

基于 FPGA 的加速器
高度可定制化，能效比高
开发难度大

特定领域架构
高性能和能效
灵活性差

MemANNS 主要關注於優化 IVFPQ 算法，那麼對於其他類型的 ANNS 算法，例如基於圖的或基於雜湊的算法，MemANNS 的設計思路是否仍然適用？

MemANNS 的一些設計思路可以應用於其他類型的 ANNS 算法，但需要根据算法特点进行调整。

数据放置和查询调度：  MemANNS 的数据放置策略旨在平衡 PIM 芯片上的工作负载，这对于基于图和基于哈希的算法也很重要。然而，具体的放置策略需要根据算法的数据访问模式进行调整。例如，基于图的算法可能需要考虑图的拓扑结构，而基于哈希的算法可能需要考虑哈希函数的分布特性。
线程调度和内存管理：  MemANNS 的线程调度和内存管理策略旨在最大限度地利用 PIM 资源，这些策略也可以应用于其他算法。然而，具体的实现方式需要根据算法的计算模式进行调整。
共现感知编码：  这种编码策略利用了数据集中项目之间的共现关系，可以减少内存访问次数。这种策略可能不适用于所有数据集或算法，但对于其他基于量化的 ANNS 算法，例如 HNSW-PQ，可以进行调整和应用。
总而言之，MemANNS 的设计理念为加速 ANNS 算法提供了一种新的思路，可以作为其他类型 ANNS 算法优化的参考。

如何評估 MemANNS 在實際應用場景中的效能，例如在大型推薦系統或搜尋引擎中的表現？

评估 MemANNS 在实际应用场景中的性能，例如大型推荐系统或搜索引擎，可以采用以下方法：

端到端系统集成： 将 MemANNS 集成到现有的推荐系统或搜索引擎中，并使用真实的用户数据进行测试。

指标： 关注系统级指标，例如推荐/搜索延迟、吞吐量（QPS）、点击率等。
对比： 与现有的解决方案进行对比，例如基于 CPU 或 GPU 的 ANNS 算法，以评估 MemANNS 带来的性能提升。


模拟真实负载：  使用真实数据集，模拟推荐系统或搜索引擎的查询负载，包括查询频率、数据访问模式等。

指标： 除了延迟和吞吐量，还可以关注内存占用、功耗等指标。
可变因素：  可以改变数据集大小、查询负载、硬件配置等因素，以评估 MemANNS 在不同情况下的性能表现。


A/B 测试：  将 MemANNS 与现有的解决方案进行 A/B 测试，比较它们在真实用户群体中的表现。

指标：  关注用户体验指标，例如用户参与度、满意度等。
注意：  需要确保 A/B 测试的公平性，例如控制其他变量的影响。
此外，还需要考虑以下因素：

数据集特点：  不同应用场景的数据集可能具有不同的特点，例如维度、稀疏性、分布等，这些特点都会影响 ANNS 算法的性能。
系统需求：  不同的应用场景对 ANNS 算法有不同的需求，例如延迟要求、准确率要求、可扩展性要求等。
综合考虑以上因素，才能全面评估 MemANNS 在实际应用场景中的性能表现。