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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RAPIDScuVS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大模型的训练和推理过程中已经展现出了其降本增效的潜力。

ChatGPTPlugins通过外接向量数据库，不仅扩大了AI大模型交互信息的范围，还保护了用户隐私。

Qdrant向量数据库与Pienso的合作也证明了向量数据库在开发私域大模型方面的可行性。

这些成功案例为向量数据库在AI大模型领域的应用提供了有力的支持。

广发证券在报告中指出，随着AI模型训练的数据量不断增大、数据类型日益丰富，对于向量数据库的需求也开始形成规模。

特别是在微软365Copilot以及ChatGPT企业版等标杆产品的推动下，AI应用的发展正逐步由点扩散到面。

未来，随着生成式AI大模型开发量和使用量的增长，向量数据库的应用有望快速增长。

在商业化方面，虽然向量数据库行业目前还处于市场培育期，但已经有多家企业推出了相关产品。

Zilliz、Pinecone和腾讯云等厂商均推出了免费版本的产品供用户试用。

同时，华为云和星环科技等厂商也在非结构化数据处理方面积累了一定的技术经验，并相继推出了向量数据库产品。

这些厂商的积极参与将进一步推动向量数据库市场的发展。

综上所述，英伟达与Zilliz联手发布的GPU加速向量数据库Milvus2.4版本，无疑是AI大模型领域的一次重要创新。

这一技术的引入将进一步提高向量数据库的性能和效率，为AI应用的发展注入新的动力。

未来，随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，向量数据库的应用前景将更加广阔。

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