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Milvus 使用 Amazon Graviton3 实例实现高达 31% 的性价比提升
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原文中文，约4300字，阅读约需11分钟。
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内容提要
生成式AI的兴起引发了对向量数据库市场的关注，向量数据库通过存储和搜索向量来支持生成式AI和深度学习应用。市场上的向量数据库可分为扩展型和独立型两类，其中Milvus是全球最流行的开源向量数据库之一。最近的基准测试显示，Milvus在Graviton3处理器上的性能优于Intel Xeon Platinum 8375C处理器，且性价比提升高达31%。
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关键要点
- 生成式AI的兴起推动了向量数据库市场的发展。
- 向量数据库通过存储和搜索向量来支持生成式AI和深度学习应用。
- 市场上的向量数据库分为扩展型和独立型，Milvus是知名的开源向量数据库。
- 到2025年，预计超过80%的业务数据将是非结构化的，存储和查询非结构化数据是一个挑战。
- 向量数据库的核心功能是快速存储、索引和搜索Embedding向量。
- Embedding技术和向量数据库可广泛应用于AI驱动的应用场景。
- Amazon Graviton3处理器在性能和性价比上优于Intel Xeon Platinum 8375C处理器。
- 基准测试显示，Milvus在Graviton3上的性能提升显著，性价比提高高达31%。
- 测试使用VectorDBBench工具，采用HNSW算法进行索引。
- 测试结果表明，Milvus在Graviton3上的QPS比Intel处理器高出13.7%。
❓
延伸问答
Milvus是什么类型的数据库？
Milvus是全球最流行的开源向量数据库之一，主要用于存储和搜索向量。
Amazon Graviton3处理器相比于Intel Xeon Platinum 8375C有哪些优势？
Amazon Graviton3处理器在性能和性价比上优于Intel Xeon Platinum 8375C，性价比提升高达31%。
向量数据库的核心功能是什么？
向量数据库的核心功能是快速存储、索引和搜索Embedding向量。
生成式AI如何利用向量数据库？
生成式AI通过将非结构化数据转换为向量进行存储，并使用向量相似性搜索技术进行语义相关性搜索。
Milvus在Graviton3上的性能提升有多大？
基准测试显示，Milvus在Graviton3上的QPS比Intel处理器高出13.7%。
如何安装Milvus和VectorDBBench？
可以通过SSH登录EC2实例，执行相关命令安装Milvus和VectorDBBench，具体步骤在文章中有详细说明。
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