NVIDIA：多GPU UMAP 能夠在 8 分鐘內處理 870GB 向量數據，最高加速 74 倍

BlockBeats 消息，8 月 19 日，NVIDIA 發布技術部落格表示，其 cuML 與 cuVS 新增多 GPU UMAP 能力，可將大規模向量數據的降維處理分佈至多張 GPU 上執行，在保持嵌入質量的同時顯著縮短運行時間。

NVIDIA 表示，在配備 8 張 H100 GPU 的 DGX 系統上，對包含 1.06 億個向量的 MIRACL 數據集進行測試時，數據規模約 870GB，cuML 多 GPU UMAP 可在 8 分鐘內完成端到端處理，相較預計的 CPU 實現速度最高提升 74 倍；此前 CPU 方案即使使用 2TB 記憶體也無法完成全量處理。

該方案通過將數據劃分為多個集群，在不同 GPU 上並行構建局部 k 近鄰（kNN）圖，再合併為全局圖，從而突破單 GPU 顯存限制。NVIDIA 稱，該技術可將此前需要數小時甚至數天處理的數百 GB 級 UMAP 任務壓縮至數分鐘。

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