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C# SIMD向量索引实战:从理论到高性能实现

C# SIMD向量索引实战:从理论到高性能实现 性能革命的起点 想象这样一个场景:你正在开发一个智能推荐系统,需要从100万个商品向量中快速找出与用户查询最相似的前10个商品。如果引入Qdrant的话会增加部署复杂度、嵌入式的Faiss对.NET生态并不友好,该怎么办? 要不自己构建一个向量索引吧。确保同样的查询一样只需要几十毫秒,和Faiss性能相当! 这不是纸上谈兵,而是我在实际项目中实现的高性能向量索引引擎。今天,我将深入分析其中的关键技术点。 向量相似度计算:性能优化的核心战场 三种距离度量的SIMD实现 在向量检索系统中,距离计算是最频繁的操作,也是性能瓶颈所在。我实现了三种主流的相似度计算方法,均采用Vector<t>,确保能用上CPU的SIMD指令来提升效率。 1. 欧几里得距离(L2) 强调绝对数值差异,如果向量已经做过归一化,结果与Cosine类似。L2常用于需要衡量绝对距离差异的场景,例如地理位置推荐或图像识别中的像素差异比较。 private static float L2DistanceSimd(ReadOnlySpan<float> v...

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