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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体存内搜索与向量数据库加速.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体存内搜索与向量数据库加速
摘要
向量数据库在推荐系统、语义搜索和RAG（检索增强生成）等应用中发挥着核心作用，其核心操作——近似最近邻（ANN）搜索——需要在海量向量中快速找到与查询向量最相似的top-k个向量。传统方案使用CPU或GPU进行ANN搜索，面临数据搬运能耗高、搜索延迟大的问题。本文针对向量数据库的加速需求，设计了一种面向存算一体芯片的存内搜索电路，利用RRAM交叉阵列的模拟计算特性，直接在存储域完成向量相似度计算，将ANN搜索的能效比提升100倍，搜索延迟降低至传统方案的1/10。
一、向量数据库的搜索瓶颈
1.1 ANN搜索的计算特征
ANN搜索的核心操作是计算查询向量与数据库中各向量之间的相似度（通常使用余弦相似度或欧氏距离），然后选择相似度最高的top-k个向量。当数据库包含100万个向量、每个向量维度为768时，ANN搜索需要计算100万次向量相似度，每次相似度计算包含768次乘法和1024次加法，总计算量约为10^9次浮点运算。
1.2 传统方案的局限性
在CPU/GPU方案中，向量数据需要从存储设备（如SSD或DRAM）加载到处理器中，再进行相似度计算。数据搬运的能耗占总能耗的80%以上。在DRAM中，每次读取768维向量的能耗约为1μJ，而计算相似度的能耗仅为0.1μJ，数据搬运能耗远高于计算能耗。此外，DRAM带宽限制了搜索吞吐量，单次搜索延迟通常在10-100ms量级。
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