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GSI 在十亿规模的近似最近邻搜索 (ANNS) 挑战中名列前茅之一

GSI是为网络、电信和军事市场提供高性能内存解决方案的领先供应商,也是人工智能 Gemini® 关联处理单元 (APU) 的开发商,今天宣布它是在今年的 NeurIPS 2021 会议上举行的十亿规模近似最近邻搜索 (ANNS) 挑战赛中的领导者。

 

近似最近邻搜索是在许多不同领域中使用的搜索、检索和推荐应用程序面临的关键现实问题。尽管 ANNS 的算法和方法范围广泛,但大多数算法的经验评估都集中在较小的数据集(100 万点)上。然而,大规模部署 ANNS 技术的最新算法进步以进行搜索、推荐和排名需要能够提供十亿、万亿或更大规模支持的技术。目前,关于哪些算法在这些更大范围内有效的共识有限。

 

Billion-Scale ANNS Challenge 旨在提供对算法思想及其大规模应用的比较理解,促进针对该问题的新技术的开发并展示其价值,并引入标准的基准测试方法。

 

用于挑战的六个数据库是两个标准数据集(Deep1B 和 BigANN),另外两个由 Microsoft 提供,一个由 Facebook 提供,一个由 Yandex 提供。挑战中有四个类别:召回、直通、功率和成本。GSI 专注于召回或准确性类别,这是其目标应用程序中最重要的功能。

 

在过去的几年里,大规模人工神经网络的最先进基线一直是 FAISS(Facebook AI 相似度搜索)。许多参与者退出了挑战,因为他们无法超越基线。GSI 在所有数据集中的排名均高于 FAISS 基线,这对于人工智能领域的新进入者来说是一项重大成就。此外,GSI 是唯一一个尝试 Facebook 数据库的参与者。

 

“我们对我们在 ANNS 挑战赛中的成绩感到非常鼓舞,因为我们证明了我们的技术可以与人工智能领域的领导者相媲美,”说 舒丽莲, 董事长兼首席执行官。“能与最优秀的选手竞争是一种荣幸,最终,我们跻身世界最佳行列。这些结果对 GSI 来说是一个重要的里程碑,我们有信心可以进一步改进我们的算法和硬件性能。我们期待未来有更多的挑战。”

 

广晟科技自 2016 年以来一直在开发 APU。他们的第一款 APU 芯片 Gemini-I 已经开始针对各种搜索应用程序进行 alpha 和 beta 测试。作为 AI 领域的初创团队,GSI 已经证明它可以与拥有大量内部和外部资源的 AI 市场领导者并驾齐驱。GSI代理商预计在 2022 年推出其编译器堆栈,以优化算法和软件开发。


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