今儿个Kioxia公司把咱聊的两个大招都亮出来了，一是在单台服务器上塞进了48亿个高维向量搞搜索，另一个是用GPU把索引构建的时间给压得只剩CPU的7.8分之一了。这都是靠着NVIDIA cuVS库和自家的KIOXIA AiSAQ技术实现的，咱不仅速度快，还把DRAM的用量给压得极低，光靠CPU造1024维的索引以前得耗上28.4天，现在换成4块NVIDIA Hopper GPU就只要1.4天，效率简直是翻了两番。现在的AI应用要处理那么大的数据量（得上百亿向量），光靠DRAM早就不够用了，Kioxia用这套AiSAQ技术在固态硬盘上搞了个大容量的架构，配合GPU加速，大规模部署也就不是事儿了。NVIDIA那边的副总裁Jason Hardy也挺看好这个，觉得这能帮RAG应用处理那些海量的非结构化数据。话说这技术去年才刚发布开源，能直接在固态硬盘上搜向量又省内存，解决了之前的扩展难题。它用的是那种全局索引（Global Index）的算法，结合了图搜索和混合聚类，让超级大的数据量搜起来也飞快。开发者还能灵活调优，找到性能和规模的平衡点。Kioxia的高管Masashi Yokotsuka也说了，要做到十亿级别的向量数据库，就得把内存和算力这两摊事儿重新算一算。 把这块SSD的向量搜索和NVIDIA的GPU加速绑一块儿用，就能把大规模的索引建起来。1987年东芝公司发明了NAND闪存，后来变成Toshiba Memory，2017年4月才独立成了现在的Kioxia Corporation。人家现在正猛推BiCS FLASH这种3D闪存技术，想把它用在那些先进的电脑、汽车系统和数据中心里去。咱们这次跑的基准测试可是处理了19.66 TB的向量数据呢。如果想弄更大的规模，Kioxia正在往里使劲儿呢。