Kioxia Corporation今日宣布，憑借其開源的KIOXIA AiSAQ?近似最近鄰搜索(ANNS)技術，成功演示在單臺服務器上實現48億向量的高維向量搜索擴展。此外，Kioxia還展示了通過NVIDIA cuVS利用GPU加速，顯著縮短索引構建時間的成果。這兩項成果標志著檢索增強生成(RAG)搜索解決方案取得了重大進展。目前公司正持續開發，以支持超過48億向量的更大規模部署。

大規模向量數據庫的索引構建時間是行業的核心痛點。Kioxia與NVIDIA合作，演示了其在1024維高維向量的KIOXIA AiSAQ索引構建時間上最多20倍的改進，以及端到端構建時間上最多7.8倍的改進。這20倍的改進意味著，構建索引的時間從使用CPU的28.4天縮短至使用4塊NVIDIAHopperGPU的1.4天，端到端測試時間從31天縮短至4天。

如今，AI應用可依賴存儲在固態硬盤上的更大規模向量化信息（可達數百億向量及以上），而僅靠DRAM即便在十億級規模下也已不再適用。Kioxia借助KIOXIA AiSAQ技術，實現了十億級搜索的高可擴展存儲架構，在Milvus向量數據庫環境中，使用單臺查詢服務器即可滿足RAG應用的延遲要求。其索引構建依托GPU加速，讓大規模部署變得切實可行。

NVIDIA存儲技術副總裁Jason Hardy表示：“向量數據庫是那些需要在海量非結構化數據集中實時理解意圖、上下文和相似度的應用的核心支撐。通過借助NVIDIA cuVS庫實現GPU加速索引，Kioxia支持高維向量數據庫實現擴展，并以前所未有的效率構建索引。”

KIOXIA AiSAQ開源軟件技術于去年首次發布，通過支持直接從固態硬盤進行向量搜索并降低DRAM用量，解決了RAG技術的可擴展性挑戰。KIOXIA AiSAQ技術具備高可擴展性，非常適合多租戶環境和大規模單體索引部署。該技術采用創新的全局索引(Global Index)算法，結合混合聚類和圖搜索，在超大規模下實現高效向量搜索。KIOXIA AiSAQ軟件提供靈活的調優選項，可在性能與大規模向量可擴展性之間取得平衡，讓大規模部署更易實現和擴展。

Kioxia Corporation常務執行董事、固態硬盤事業部副總裁Masashi Yokotsuka表示：“將向量數據庫擴展至十億級規模，需要重新思考內存和計算方案。通過將基于KIOXIA AiSAQ固態硬盤的向量搜索與NVIDIA用于索引構建的GPU加速相結合，我們實現了大規模部署下切實可行的索引構建。作為行業創新者，我們將繼續利用閃存技術突破AI的邊界。”

Kioxia始終致力于推進由存儲驅動的AI解決方案，以支持大規模智能數據處理，并持續推動KIOXIA AiSAQ向萬億向量級部署邁進。

審核編輯 黃宇