第108章 英伟达与Zilliz联手，GPU向量数据库引领AI大模型新浪潮 (第1/1页)

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而在AI技术的快速发展中，向量数据库扮演着举足轻重的角色。近日，在GTC2024大会上，英伟达与中国的向量数据库开拓者Zilliz联手发布了GPU加速的Milvus2.4版本，这一创新举措无疑为AI大模型的发展注入了新的活力。

向量数据库是一种专门用于处理向量数据的数据库系统，它在机器学习和人工智能应用中发挥着重要作用。从推荐系统到图像识别，再到自然语言处理，向量数据库以其高效的数据处理能力，为AI应用提供了强大的支持。而GPU作为图形处理单元，以其强大的并行处理能力成为加速复杂计算任务的理想选择。英伟达作为全球GPU技术的领军企业，其在GPU领域的深厚积累为向量数据库的加速提供了可能。

Zilliz，这家诞生于中国本土的初创公司，自2016年成立以来，就专注于向量数据库系统的研发。其推出的Milvus向量数据库以其高性能、可扩展性和易用性受到了全球用户的青睐。如今，Milvus2.4版本的发布，更是将向量数据库的性能提升到了新的高度。

Milvus2.4版本的创新之处在于其利用了GPU的高速计算特性，实现了向量相似性搜索和分析的加速。通过采用英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDS cuVS库中新推出的CAGRA技术，新版Milvus提供了基于GPU的向量索引和搜索加速能力。这一技术的引入，不仅提高了向量搜索的性能，还降低了延迟，使得Milvus成为支持实时决策和复杂数据分析的理想工具。

基准测试数据显示，与目前市面上最先进的基于CPU处理器的索引技术相比，新版GPU加速的Milvus能提供高达50倍的向量搜索性能提升。这意味着，在处理海量的向量数据时，Milvus能够更快速地完成搜索任务，为用户提供更高效的AI应用体验。

向量数据库作为开发AI大模型的必备软件，其在AI大模型技术中扮演着重要的角色。传统的AI模型在处理知识时效性、输入能力有限和回答问题准确度低等问题时往往力不从心，而向量数据库的快速检索、混合存储和向量嵌入等能力则能够有效地解决这些问题。因此，随着AI大模型技术的不断发展，向量数据库的应用也将越来越广泛。

从实际应用案例来看，向量数据库在AI大模型的训练

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