How SSDs Enhance Vector Data Scaling in GenAI RAG Systems Presented by KIOXIA America, In

Open Compute Project

22 Oct 202412:09

Summary

TLDRこのプレゼンテーションでは、Kokiaのシニアフェローであるロリー・ボルトが、生成AIシステムにおけるベクターデータのスケーリングを向上させるためのSSDの活用について解説します。特に、リトリーバル拡張生成（RAG）を通じて、大規模言語モデルの限界を克服し、企業のプライベートデータを利用して精度を高める手法を紹介。また、MicrosoftのDISN技術による革新と新たなISACプロジェクトの進展についても触れ、実際のデモも行われます。

Takeaways

😀 SSDはAIワークフロー全体で重要な役割を果たしている。
😀 大規模言語モデルは非常に高コストでトレーニングされている。
😀 Retrieval Augmented Generation（RAG）は、企業がプライベートデータを利用できる方法を提供する。
😀 ベクトルデータベースは、DRAMに依存しており、スケーラビリティの限界がある。
😀 MicrosoftのDISN技術により、ベクトルデータベースをSSDに移行できるようになった。
😀 SSDベースのソリューションは、DRAMベースのものを上回る性能を発揮する可能性がある。
😀 ISACプロジェクトは、ストレージ制約をさらに軽減することを目指している。
😀 ISACは、ベクトルデータベースのインデックスを完全にストレージ内に移行する。
😀 データベースのサイズが増加しても、メモリ要件を大幅に削減できる。
😀 セッションでは、実際のデモを通じて技術の効果を示している。

Q & A

Rory Boltはどのようなトピックについて話しましたか？
-Rory Boltは、SSDを使用して生成AIシステムにおけるベクトルデータのスケーリングを強化する方法について話しました。特に、情報検索を強化する生成（RAG）に焦点を当てました。
生成AIシステムにおける大規模言語モデル（LLM）の課題は何ですか？
-大規模言語モデルはトレーニングに多大な時間を要し、公開データセットに依存しているため、最新の情報をリアルタイムで反映することが難しいという課題があります。
RAGの利点は何ですか？
-RAGは企業が自社のプライベートデータを活用し、埋め込みやベクトルを作成することで、LLMの出力の精度と特異性を向上させることができます。
ベクトルデータベースのスケーラビリティの課題は何ですか？
-ベクトルデータベースのサイズが大きくなると、DRAMの必要なフットプリントが大幅に増加し、パフォーマンスのボトルネックが生じることがあります。
DISN技術の役割は何ですか？
-DISN技術は、ベクトルデータベースをDRAMからSSDに移行させることで、より大きなデータを扱えるようにし、メモリ要件を削減します。
ISACプロジェクトとは何ですか？
-ISACはオープンソースの技術研究プロジェクトで、ベクトルデータベースのインデックスのストレージを最適化し、DRAMフットプリントを100GBに抑えつつスケーラビリティを向上させることを目指しています。
ISACとDISNの違いは何ですか？
-ISACはDISNのアルゴリズムを変更せずに、データベースのインデックスをSSDに全て格納することを目的としており、スケーラビリティを向上させますが、SSDアクセスのサイズが大きくなるため、若干のパフォーマンス低下があります。
スケーリングによるDRAMフットプリントの変化はどのように示されていますか？
-DRAMフットプリントは、ベクトルデータベースが1億から1兆ベクトルに拡張されるにつれて、数テラバイトに達し、その要求が急激に増加することが示されています。
ベクトルデータベースのクエリアキュラシーはどのように影響を受けますか？
-クエリアキュラシーは、クエリの数が増えるにつれて向上しますが、そのためには計算コストがかかり、同時に実行できるクエリの数が減少します。
発表の最後にRory Boltは何を提案しましたか？
-Rory Boltは、参加者にブースを訪れて直接デモを見てもらい、スターバックスのギフトカードとTシャツを受け取るための抽選券を取得することを呼びかけました。