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基于昇腾NPU的RaBitQ 1-bit向量检索加速方案
在 RAG、搜推等场景中,面对千亿千维的海量数据向量底库,实现快速精准的相似性检索是突破系统性能瓶颈的关键。传统向量检索依赖 CPU 实现,算力瓶颈使其难以在高负载场景下兼顾性能与性价比。为此,NVIDIA 正积极部署基于 GPU 的向量检索加速技术——cuVS,构建以GPU中心的一体化向量数据底座。然而受限于显存容量约束,面对超大规模向量底库时,存储与算力匹配难度极高,规模化落地场景受限。一方面
基于昇腾NPU的RaBitQ 1-bit向量检索加速方案
在 RAG、搜推等场景中,面对千亿千维的海量数据向量底库,实现快速精准的相似性检索是突破系统性能瓶颈的关键。传统向量检索依赖 CPU 实现,算力瓶颈使其难以在高负载场景下兼顾性能与性价比。为此,NVIDIA 正积极部署基于 GPU 的向量检索加速技术——cuVS,构建以GPU中心的一体化向量数据底座。然而受限于显存容量约束,面对超大规模向量底库时,存储与算力匹配难度极高,规模化落地场景受限。一方面
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