合存向量数据库
HetuVDB
助力中国人工智能技术发展
合存向量数据库 (HetuVDB) 是由蓬莱智数团队自主研发的一款支持向量检索、向量存取的高性能向量数据库，专为提升人工智能模型数据训练效率而设计。它能够高效地存储和检索向量数据，支持相似性搜索和复杂查询，为企业在 AI 大模型训练加速、图像识别、自然语言处理、推荐系统、问答系统等场景赋能。
HetuVDB 支持 GPU 调用，兼容 PyTorch 和 TensorFlow 等主流框架，能够发挥 CPU 多核优化和充分利用闪存优势，提高查询速度和存储效率，使其在处理海量数据时保持高性能。
HetuVDB 利用释放内存资源和高效的自研向量索引算法，确保在数据增长时仍能保持稳定的性能。同时，HetuVDB 提供灵活的 API 和丰富的文档，使得开发者能够轻松上手，快速部署应用。HetuVDB 通过加速 AI 模型的推理和训练，充分发挥 GPU、CPU、SSD 等硬件优势，支持高维向量数据的高效存取和相似性搜索，广泛应用于人工智能和机器学习领域，为中国人工智能产业发展提供安全、可靠、高性能的国产存储解决方案。
核心特性
专为 AI 时代设计的向量数据存储与检索引擎
十亿级向量毫秒检索
支持十亿级别向量数据的毫秒级相似度检索，满足大规模 AI 应用场景需求
GPU 硬件加速
支持 GPU 硬件加速计算，显著提升向量检索和模型训练效率
兼容主流 ML 框架
兼容 TensorFlow、PyTorch 等主流机器学习框架，无缝集成现有 AI 系统
高压缩比存储
先进的向量压缩算法，大幅降低存储成本，节省硬件投入
降低数据存取延迟
显著提升人工智能大模型推理和训练的非结构化向量数据存取效率
行业挑战
向量数据库面临的技术难题与应对策略
存储空间需求过高
向量数据库需要存储大量高维数据，这对存储空间提出了很高的要求。随着数据维度的增加，存储空间的需求也会呈指数增长，传统的内存存储方案已经无法满足需求，因此需要采用存储空间更大的固态硬盘来存储向量数据。
计算复杂度提高
高维数据的计算复杂度随着数据量和维度的增加而显著提升。为了满足高效处理和快速查询的需求，向量数据库需要支持 GPU 等高性能计算设备，以加速计算过程，降低响应时间。
精度与效益的平衡
在处理向量数据时，存在精度和效率的权衡问题。高精度计算通常需要使用 SSD 等高速存储设备，但这可能会导致访问速度的降低。为了在精度和效率之间找到平衡，只能采用内存作为高速缓存，以提升查询效率。
开发者友好度
向量数据库的设计需要考虑开发者的使用体验。友好的 API 接口、完善的文档、丰富的示例代码都是提高开发者生产力的重要因素。简洁易用的工具和调试手段才能让开发者更快地上手和熟悉使用数据库产品。
数据存储实时性
在许多应用场景中，向量数据库需要具备实时处理能力，能够在极短时间内返回查询结果。因此数据库不仅需要在数据存储和计算方面表现出色，还要有高效的索引和查询优化技术，以确保在大数据量和高并发的情况下仍能提供快速响应。
索引管理
有效的索引管理是向量数据库性能的关键。随着数据量的增加，如何安全地构建、更新和维护高效的索引变得尤为重要。索引技术需要兼顾构建速度、查询速度和内存占用等多个方面，动态调整索引结构以适应数据变化，从而保证数据库的高效和安全运行。
产品优势
合存向量数据库的核心竞争力
释放内存资源
突破文件系统的限制，利用 SSD 作为缓存和存储空间，释放内存资源用于更多的计算任务。
用户友好
部署便捷、使用方便，提供丰富的文档和示例，帮助开发者快速上手并有效地集成到现有系统中。
支持 GPU
合存向量数据库与 GPU 高效协同工作，利用 CUDA 核心进行并行计算，显著提升向量数据的处理速度和计算效率。
面向闪存优化
合存向量数据库充分发挥闪存并行优势，高效地将数据实时写入硬盘，并立即提供检索和操作功能，确保用户能迅速获取最新的数据。
支持多模态数据
合存向量数据库对文本、图片、视频、高维向量等非结构化数据都可提供高效地存储与检索。
高效索引
高效图算法，快速、高精度的高维向量相似性检索，低内存消耗。
产品方案
赋能多行业应用场景，推动智能化转型
人工智能训练
视频推荐系统
精准相似语义
图片搜索
人工智能训练
合存向量数据库通过充分发挥 CPU 多核处理能力和 SSD 并行读写优势，显著提升了数据写入和检索速度。在人工智能大模型训练过程中，海量的训练数据需要频繁读写和快速传输。合存数据库能够高效地将这些数据传输给大模型进行训练，显著缩短训练时间和降低成本。通过优化的数据路径和存储管理，合存数据库确保在处理大规模数据集时，依然能保持高效的性能，满足深度学习和机器学习模型对数据处理速度的高要求。
