论文赏析：基于NVM的高性能向量检索方案HM-ANN
HM-ANN: Efficient Billion-Point Nearest Neighbor Search on Heterogenous Memory 是一篇被2020年 Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). 本文提出了一种基于图的相似性搜索的新型算法，称为 HM-ANN。该算法在现代硬件设置中同时考虑了内存异质性和数据异质性。HM-ANN 可以在单台机器上实现十亿级的相似性搜索，同时没有采用任何数据压缩技术。异质存储器（HM）代表了快速但小的 DRAM 和缓慢但大的 PMem 的组合。HM-ANN 实现了低搜索延迟和高搜索精度，特别是在数据集无法装入单机有限 DRAM 的情况下。与最先进的近似近邻（ANN）搜索方案相比，该算法具有明显的优势。 动机 由于 DRAM 容量有限，ANN 搜索算法在查询精度和查询延迟之间进行了基本的权衡。为了在 DRAM 中存储索引以实现快速查询，有必要限制数据点的数量或存储压缩的向量，这两者都会损害搜索的准确性。基于图形的索引（如 HNSW）具有优越的...
