GPU-Accelerated Vector Search for ScyllaDB Using the cuVS Library

Prelegent(ci)

Dawid Pawlik

Afiliacja

MIMUW

Język referatu

polski

Termin

27 października 2026 10:15

Pokój

p. 4060

Tytuł w języku angielskim

GPU-Accelerated Vector Search for ScyllaDB Using the cuVS Library

Seminarium

Seminarium "DeSeR: Dane, strumienie, rozpraszanie"

---

Wyszukiwanie wektorowe w systemach baz danych opiera się zazwyczaj na indeksach HNSW, które do efektywnego działania wymagają, aby graf mieścił się w pamięci operacyjnej. Budowa takiego indeksu dla miliarda wektorów trwa godzinami, a jego rozmiar, od setek gigabajtów do kilku terabajtów w zależności od wymiarowości, wymusza stosowanie maszyn o bardzo dużej pamięci lub podział indeksu między wiele węzłów. W referacie przedstawię założenia pracy magisterskiej, której celem jest analiza wpływu zastąpienia indeksu CPU w zewnętrznym komponencie ScyllaDB Vector Store indeksem CAGRA z biblioteki NVIDIA cuVS, działającym na procesorze graficznym (GPU). Omówię projekt integracji, w którym kluczowe decyzje projektowe wynikają z ograniczeń biblioteki, w szczególności braku operacji aktualizacji grafu, oraz z właściwości pamięci GPU (VRAM). Przedstawię dotychczasową implementację, wstępne wyniki pomiarów uzyskane na procesorze graficznym klasy konsumenckiej oraz plan badań eksperymentalnych obejmujący wydajność, zużycie pamięci i skalowalność. Referat zakończy demonstracja działania systemu.

---