英特爾與京東聯(lián)合強(qiáng)化AI武器：讓創(chuàng)新更專(zhuān)注

在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，特征值與特征向量是十分重要的兩個(gè)概念，且在高校課本上都表明這兩個(gè)詞在工程技術(shù)方面有著廣泛應(yīng)用。但還不止于此，在蓬勃發(fā)展的數(shù)字化智能時(shí)代，特征值和特征向量對(duì)于AI算法的開(kāi)發(fā)以及AI訓(xùn)練與應(yīng)用有著重要價(jià)值，可以說(shuō)是人工智能（AI）的基石。

當(dāng)前，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的普及，AI開(kāi)發(fā)與應(yīng)用規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，企業(yè)除了要面對(duì)數(shù)據(jù)爆發(fā)挑戰(zhàn)，還需要對(duì)海量的特征向量進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，這進(jìn)一步加大了基礎(chǔ)設(shè)施的性能壓力。

為了給AI領(lǐng)域的向量檢索提供基礎(chǔ)系統(tǒng)支撐與保障，京東與英特爾合作，在基于英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的服務(wù)器上對(duì)分布式特征向量檢索系統(tǒng)Vearch 進(jìn)行優(yōu)化，借助英特爾軟硬結(jié)合優(yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)改進(jìn)重復(fù)圖片去重、相似性商品圖片搜索、人臉識(shí)別等 AI 應(yīng)用的響應(yīng)速度，并大幅降低特征向量檢索系統(tǒng)總體擁有成本（TCO）。

AI特征向量檢索新困境

從數(shù)字化發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，智能技術(shù)對(duì)行業(yè)的升級(jí)與變革已成必然，以AI技術(shù)為核心，越來(lái)越多智能應(yīng)用在各行各業(yè)落地。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI技術(shù)帶來(lái)了更豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，也讓本身的商業(yè)模式變得多元化。

今年是AI與行業(yè)融合最為關(guān)鍵的一年，隨著企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的深入了解與應(yīng)用，一些新的難題也逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，成為制約AI場(chǎng)景應(yīng)用的新壁壘。

在數(shù)學(xué)學(xué)科中，特征向量是線性變換中的一個(gè)專(zhuān)業(yè)名詞，它是一個(gè)非退化向量，其方向在變換下保持不變，而該向量在此變換下縮放的比例就是特征值。而在人工智能領(lǐng)域，特征向量代表的是一組屬性的集合，主要用來(lái)描述特定目標(biāo)的不同特征屬性，也是AI應(yīng)用的重要基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。

隨著算法能力的不斷提升，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)文本，如圖像、音視頻等，都可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法抽取大量特征應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成我們常用的一些AI應(yīng)用，如圖片檢測(cè)、聽(tīng)音識(shí)曲、人臉識(shí)別等。

當(dāng)前，AI技術(shù)的應(yīng)用范圍持續(xù)增長(zhǎng)，企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景日趨復(fù)雜，海量特征向量的存儲(chǔ)與處理需求也在不斷擴(kuò)大。然而，目前行業(yè)內(nèi)并沒(méi)有一套完整的系統(tǒng)解決方案來(lái)滿足高維特征向量的存儲(chǔ)與計(jì)算，一些開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)庫(kù)能夠支持各種向量檢索模型，但卻不能支持分布式、實(shí)時(shí)索引和檢索等相對(duì)復(fù)雜的功能。

以零售產(chǎn)業(yè)的AI應(yīng)用場(chǎng)景為例，常見(jiàn)的特征向量包括用于描述用戶(hù)的向量和用于描述商品的向量，而當(dāng)下深度學(xué)習(xí)等AI應(yīng)用在企業(yè)內(nèi)部的規(guī)模越來(lái)越大，這就使得特征向量的規(guī)模常常會(huì)達(dá)到 10/100 億，甚至千億量級(jí)，對(duì)內(nèi)存和磁盤(pán)資源有著巨大的需求。

此外，在向量檢索中，企業(yè)往往會(huì)在AI訓(xùn)練之后將用戶(hù)向量和商品向量存儲(chǔ)到基礎(chǔ)向量檢索系統(tǒng)中，并通過(guò)用戶(hù)ID等方式定位到特定的特征向量，使用該特征向量在向量集中進(jìn)行檢索，可以召回TopN個(gè)結(jié)果。而為了滿足特征向量存儲(chǔ)及向量檢索對(duì)內(nèi)存和磁盤(pán)資源的需求，業(yè)界通常會(huì)采用部署大量容器的方式。且為了最大化利用資源，企業(yè)會(huì)將單個(gè)容器的資源控制在較小范圍內(nèi)，這同樣對(duì)系統(tǒng)整體的性能產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對(duì)海量高緯特征的存儲(chǔ)及特征向量檢索兩個(gè)問(wèn)題，京東零售技術(shù)與數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)基于現(xiàn)有部分業(yè)務(wù)及應(yīng)用場(chǎng)景，抽象提煉出一個(gè)服務(wù)于AI時(shí)代的基礎(chǔ)向量檢索系統(tǒng)——Vearch，并與英特爾合作，借助英特爾軟硬結(jié)合優(yōu)勢(shì)，打造了一個(gè)功能強(qiáng)大、靈活易用的特征向量檢索方案，再通過(guò)優(yōu)化解決內(nèi)存和存儲(chǔ)資源占用過(guò)多問(wèn)題，以此幫助工程師更加專(zhuān)注于算法創(chuàng)新本身。

Vearch帶來(lái)向量檢索新方式

Vearch是一個(gè)分布式向量搜索系統(tǒng)，主要針對(duì)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)向量進(jìn)行高性能相似搜索，解決億級(jí)及數(shù)億級(jí)向量的存儲(chǔ)和計(jì)算問(wèn)題。

Vearch整體架構(gòu)有三部分組成：Master，Router 和 Partition Server（PS）。其中Master負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)Vearch集群的資源進(jìn)行調(diào)度和管理；Router負(fù)責(zé)對(duì)用戶(hù)所有的請(qǐng)求進(jìn)行解析路由 和轉(zhuǎn)發(fā)；Partition Server（PS）則是存儲(chǔ)及重要的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可以提供存儲(chǔ)、檢索文檔、向量、標(biāo)量的能力。

為了進(jìn)一步提升Vearch系統(tǒng)在性能和資源利用方面的能力，京東與英特合作，在基于英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的服務(wù)器上，通過(guò)原始向量壓縮、string字段壓縮、內(nèi)存整理、圖+量化組合索引等方式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

比如在軟件方面，京東在某些向量召回場(chǎng)景使用“圖+量化”的組合索引方式，它可以召回有序結(jié)果，避免了二次排序時(shí)需要存儲(chǔ)原始向量的做法。數(shù)據(jù)表明，使用“圖+量化”的組合索引方式后，在保證Top1較高召回率的情況下，存儲(chǔ)資源的使用量只有原來(lái)的1/4或更少。

除了軟件層面的優(yōu)化，英特爾的硬件優(yōu)勢(shì)是特征向量索引性能提升的關(guān)鍵因素。京東采用的是英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器，不僅擁有強(qiáng)大的通用計(jì)算能力，其上還集成了增強(qiáng)單指令多數(shù)據(jù)流（Single Instruction Multiple Data，SIMD）的英特爾?AVX-512指令集等創(chuàng)新技術(shù)，可以為單條指令提供雙倍數(shù)量的操作數(shù)，從而大大提升指令的吞吐能力。

也是基于此，英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)通用計(jì)算和并行計(jì)算能力的兼顧，還存儲(chǔ)與計(jì)算密集型應(yīng)用提供了卓越的性能基礎(chǔ)。

得益于英特爾軟硬實(shí)力的加持，Vearch向量檢索系統(tǒng)在多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中都有著十分突出的表現(xiàn)。在IVFPQ測(cè)試中，通過(guò)Vearch優(yōu)化版IVFPQ與Faiss原生版IVFPQ進(jìn)行性能對(duì)比測(cè)試發(fā)現(xiàn)，相比于后者，Vearch優(yōu)化版不僅針對(duì)IVFPQ算法的數(shù)據(jù)訪問(wèn)特點(diǎn)重構(gòu)了數(shù)據(jù)的內(nèi)存布局，還極大提升了L1 Cache的命中率。不僅如此，利用英特爾AVX-512指令集，IVFPQ在線數(shù)據(jù)訪問(wèn)的并行度也得到大幅提升。

實(shí)際應(yīng)用中，Vearch向量檢索系統(tǒng)能夠在多個(gè)場(chǎng)景中為企業(yè)和用戶(hù)帶來(lái)更切實(shí)的體會(huì)。比如在人臉識(shí)別應(yīng)用中，該方案可以幫助企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)在不對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行大幅投資的前提下，提升特征向量檢索的速度，降低存儲(chǔ)資源消耗，節(jié)約總體擁有成本（TCO），從而助力構(gòu)建更加敏捷高效的AI應(yīng)用。而在用戶(hù)體驗(yàn)上，通過(guò)基于Vearch的實(shí)時(shí)在線相似性圖片搜索服務(wù)，電商平臺(tái)能夠?yàn)橛脩?hù)提供同款商品的搜索服務(wù)，讓用戶(hù)體驗(yàn)更加便捷、直觀的購(gòu)物方式。

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合共同推動(dòng)AI平臺(tái)優(yōu)化

一直以來(lái)，英特爾都希望通過(guò)連接、存儲(chǔ)與計(jì)算的全方位能力來(lái)凝聚整個(gè)行業(yè)生態(tài)的力量，充分發(fā)揮自身軟硬結(jié)合優(yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中不斷提升。

京東與英特爾聯(lián)合持續(xù)優(yōu)化Vearch系統(tǒng)在行業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用。據(jù)了解，Vearch自去年9月份開(kāi)源以來(lái)，華為、科大訊飛、愛(ài)奇藝、趣頭條、OPPO、汽車(chē)之家和網(wǎng)易嚴(yán)選等數(shù)十家知名公司的團(tuán)隊(duì)或個(gè)人，已經(jīng)在一些業(yè)務(wù)場(chǎng)景中嘗試或使用。

目前，Vearch最新3.2.0版已經(jīng)支持實(shí)時(shí)IVFPQ、實(shí)時(shí)HNSW、IVFFLAT、BINARY和FLAT（暴力搜索）等多種ANN檢索模型，而更多的檢索模型也在集成中，如IMI、OPQ、SSG 等，以覆蓋更豐富多元的業(yè)務(wù)使用場(chǎng)景。

不僅如此，京東也將在Vearch中提供更豐富的算法插件，包括文本語(yǔ)義embedding算法插件，音頻embedding算法插件等。而依托在技術(shù)和產(chǎn)品方面的深厚積累，英特爾將幫助京東等合作伙伴對(duì)廣泛的應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行 優(yōu)化，促進(jìn)軟硬件協(xié)同調(diào)優(yōu)與驗(yàn)證，進(jìn)一步發(fā)揮英特爾架構(gòu)在性能、擴(kuò)展性、穩(wěn)定性、可用性等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。

雙方強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，共同推動(dòng)Vearch系統(tǒng)在AI領(lǐng)域的應(yīng)用，為互聯(lián)網(wǎng)、零售和金融等行業(yè)的AI技術(shù)應(yīng)用提供強(qiáng)大助力，同時(shí)也將智能時(shí)代數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值最大化釋放，加速各行業(yè)向數(shù)字化邁進(jìn)的步伐。

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