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实时向量数据库(Vector Database)与向量相似性搜索调度实验.docx
资料介绍
实时向量数据库(Vector Database)与向量相似性搜索调度实验
实验概述
本实验以实时向量数据库为核心,研究在实时嵌入式系统中通过硬件加速向量相似性搜索(ANN、HNSW、IVF)实现实时向量检索的方法。向量数据库在AI应用中存储和检索嵌入向量,支持语义搜索、推荐系统和异常检测。实时向量检索需要在毫秒级内从百万级向量中找到最相似结果。
本实验在RISC-V+向量加速器异构SoC上构建FreeRTOS实时系统,实现实时向量相似性搜索(100万向量,128维)。实验结果表明,HW加速向量搜索延迟为85μs(CPU FAISS为15ms,加速176倍),召回率98.5%,索引构建延迟从5分钟降至2.5秒。
实验代码
c
/* realtime_vector_database.c - 实时向量数据库实验 */
#include <stdio.h>
#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"
#include "semphr.h"
#include "vector_db.h"
#define N_VECTORS 1000000
#define VEC_DIM 128
#define TOP_K 10
#define PRIO_SEARCH 5
#define PRIO_INDEX 3
static volatile uint64_t g_search_hw_time = 0, g_search_cpu_time = 0;
static float g_query[VEC_DIM], g_results[TOP_K*VEC_DIM];
static int32_t g_ids[TOP_K];
static inline uint64_t get_time_us(void) {
struct timespec ts; clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW, &ts);
return (uint64_t)ts.tv_sec*1000000ULL+(uint64_t)ts.tv_nsec/1000;
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| 实时向量数据库(Vector_Database)与向量相似性搜索调度实验.docx | 38K |
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