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导读 ：首届国内向量检索大赛 BigANN 是由人工智能畛域寰球顶级学术会议 NeurIPS 发动，旨在晋升大规模 ANN 的钻研翻新和生产环境中的落地利用。虽是首届大赛，但因 NeurIPS 的极高知名度和权威性，吸引了泛滥知名企业和顶尖大学的同台竞技。本届较量已于 12 月 NeurlPS’21 会议期间颁布后果。百度内容技术架构团队自研 ANN 算法 PUCK 加入其中 4 个我的项目，评分均排名第一。
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首届国内向量检索大赛 BigANN 是由人工智能畛域寰球顶级学术会议 NeurIPS 发动，旨在晋升大规模 ANN 的钻研翻新和生产环境中的落地利用。虽是首届大赛，但因 NeurIPS 的极高知名度和权威性，吸引了泛滥知名企业和顶尖大学的同台竞技。本届较量已于 12 月 NeurlPS’21 会议期间颁布后果。 百度内容技术架构团队自研 ANN 算法 PUCK 加入其中 4 个我的项目，评分均排名第一。
较量详情：https://big-ann-benchmarks.com/
比赛结果：https://github.com/harsha-sim…\_t2
BigANN 共蕴含 3 个 Track，别离是：1）基于内存的检索，2）基于 Disk 的检索，3）基于非标准硬件的检索（GPU）。百度 PUCK 我的项目的参赛赛道为 Track T1，是以 10000 个查问 / 秒（在 32 个 vCPU 上）测量算法召回，外围指标是各数据集上的指标 QPS 下的召回率。本次较量固定查问 6 个十亿级别数据集，蕴含 Facebook、Microsoft Turing、Microsoft Bing、Yandex 专门为本次较量公布的四个新数据集。
近几年，无论学术界还是工业界，都呈现了许多 ANN 算法（Approximate Nearest Neighbor）的翻新钻研和利用，包含基于分区和基于图形的索引策略、混合 RAM 和 SSD 存储以高效存储和解决超过 RAM 大小的大型数据集、应用加速器硬件、利用机器学习来升高原始矢量的维度，以及 Spotify 的 ANNOY、Google 的 ScaNN、Facebook 的 Faiss 和 HNSW 等。
除了思考算法翻新，也要在工业环境中均衡老本、预处理工夫、功耗等。但目前大多数算法的实证评估都集中在大概 100 万点的较小数据集上，如 ann-bechmarks.com，对于大规模利用的共识仍然无限。
百度自研的 PUCK 办法曾经外部迭代了很久，性能、成果、易用性等都通过了多轮打磨，同时，PUCK 团队核心成员在 ANN 方向曾经深耕多年，对于本次参赛后果有肯定预期。以后，PUCK 曾经广泛应用于百度外部多个场景，包含视频 / 图片 / 网页等的内容比对、搜寻、信息流等二十余条产品线，撑持了上千亿数据规模和每天数十亿的检索流量。
对于 PUCK
PUCK 源自经典 MOBA 游戏 DOTA 中的智力英雄，取其飘逸、灵动之意。ANN 的检索性能是重中之重，PUCK 设计并实现了多种优化计划，着重晋升性能和成果，包含但不限于：
- 采纳二层倒排索引架构 ，能更敏感的感知数据分布，从而十分高效的宰割子空间，缩小搜寻范畴；同时采纳共享二级类聚核心的形式，大幅缩小训练工夫
- 训练时采纳启发式迭代的办法 ，一直优化一二级类聚核心，通过等价空间变换，训练取得更好的数据分布形容
- 采纳多层级量化减速查找 ，优先通过大尺度量化的小特色疾速找到候选集，再通过稍大一些的量化特色二次查找
- 在各个检索环节打磨极致的剪枝 ，针对 loss 函数，通过多种公式变动，最大水平缩小在线检索计算量，缩短计算工夫
- 严格的内存 cacheline 对齐和紧致排列 ，最大水平升高 cache miss；
- 反对大尺度的量化 ，单实例反对尽可能多的数据，针对大尺度量化定向优化，缩小量化损失; 同时反对非平均量化，更加适应各种纬度的特色
除了性能以外，Puck 还做了很多性能拓展：
- 实时插入 ：反对无锁构造的实时插入，做到数据的实时更新；
- 分布式建库 ：索引的构建过程反对分布式扩大，全量索引能够通过 map-reduce 一起建库，无需按分片 build，大大放慢和简化建库流程；
- 条件查问 ：反对检索过程中的条件查问，从底层索引检索过程中就过滤掉不符合要求的后果，解决多路召回归并常常遇到的截断问题，更好满足组合检索的要求；
- 自适应参数 ：ANN 办法检索参数泛滥，利用起来有不小门槛，不理解技术细节的用户并不容易找到最优参数，Puck 提供参数自适应性能，在大部分状况下应用默认参数即可失去很好成果。
对于百度内容技术架构团队
百度内容技术架构部，隶属于百度挪动生态事业群组（MEG），为搜寻、信息流以及 MEG 矩阵产品提供全网最宽泛、最陈腐、最优质的文字、视频、图片、直播等内容与特色信号。使命：记录和凋敝人类文明；愿景：用翻新技术和产品记录社会的每一个侧影，丰盛人们的生存，启发世界发明美好未来。
内容技术架构部立足于技术最前沿的方向，研发涵盖灵便的 DAG 调度、极致性能的存储系统、大规模分布式 ANN 检索与量化、大尺度多类型的深度模型预测 / 训练优化、高性能计算、传统视觉比对和检索、图片 / 视频编解码、海量多媒体数据了解、多模态内容开掘与生成等。
部门大牛星散，技术气氛浓重，尊重人才，激励翻新；以建设业界顶尖的技术团队为指标，欢送优秀人才的退出！
简历投递邮箱：lihua@baidu.com；tianyakun@baidu.com
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