各项结果排名第一！百度内容技术架构团队在国际向量检索大赛BigANN中斩获佳绩

导读：首届国际向量检索大赛BigANN是由人工智能领域全球顶级学术会议NeurIPS发起，旨在提升大规模ANN的研究创新和生产环境中的落地应用。虽是首届大赛，但因NeurIPS的极高知名度和权威性，吸引了众多知名企业和顶尖大学的同台竞技。本届比赛已于12月NeurlPS’21会议期间公布结果。百度内容技术架构团队自研ANN算法PUCK参加其中4个项目，评分均排名第一。

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首届国际向量检索大赛BigANN是由人工智能领域全球顶级学术会议NeurIPS发起，旨在提升大规模ANN的研究创新和生产环境中的落地应用。虽是首届大赛，但因NeurIPS的极高知名度和权威性，吸引了众多知名企业和顶尖大学的同台竞技。本届比赛已于12月NeurlPS’21会议期间公布结果。百度内容技术架构团队自研ANN算法PUCK参加其中4个项目，评分均排名第一。

比赛详情：https://big-ann-benchmarks.com/

比赛结果：https://github.com/harsha-sim...\_t2

BigANN共包含3个Track，分别是：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项目的参赛赛道为Track T1，是以10000个查询/秒（在32个vCPU上）测量算法召回，核心指标是各数据集上的目标QPS下的召回率。本次比赛固定查询6个十亿级别数据集，包含Facebook、Microsoft Turing、Microsoft Bing、Yandex 专门为本次比赛发布的四个新数据集。

近几年，无论学术界还是工业界，都出现了许多ANN算法（Approximate Nearest Neighbor）的创新研究和应用，包括基于分区和基于图形的索引策略、混合RAM和SSD存储以高效存储和处理超过RAM大小的大型数据集、使用加速器硬件、利用机器学习来降低原始矢量的维度，以及Spotify 的 ANNOY、Google 的 ScaNN、Facebook的Faiss 和 HNSW 等。

除了考虑算法创新，也要在工业环境中平衡成本、预处理时间、功耗等。但目前大多数算法的实证评估都集中在大约100万点的较小数据集上，如ann-bechmarks.com，对于大规模应用的共识依然有限。

百度自研的PUCK方法已经内部迭代了很久，性能、效果、易用性等都经过了多轮打磨，同时，PUCK团队核心成员在ANN方向已经深耕多年，对于本次参赛结果有一定预期。当前，PUCK 已经广泛应用于百度内部多个场景，包括视频/图片/网页等的内容比对、搜索、信息流等二十余条产品线，支撑了上千亿数据规模和每天数十亿的检索流量。

关于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方案，着重提升性能和效果，包括但不限于：

采用二层倒排索引架构，能更敏感的感知数据分布，从而非常高效的分割子空间，减少搜索范围；同时采用共享二级类聚中心的方式，大幅减少训练时间
训练时采用启发式迭代的方法，不断优化一二级类聚中心，通过等价空间变换，训练获得更好的数据分布描述
采用多层级量化加速查找，优先通过大尺度量化的小特征快速找到候选集，再通过稍大一些的量化特征二次查找
在各个检索环节打磨极致的剪枝，针对loss函数，通过多种公式变化，最大程度减少在线检索计算量，缩短计算时间
严格的内存cacheline对齐和紧致排列，最大程度降低cache miss；
支持大尺度的量化，单实例支持尽可能多的数据，针对大尺度量化定向优化，减少量化损失; 同时支持非均匀量化，更加适应各种纬度的特征

除了性能以外，Puck还做了很多功能拓展：

实时插入：支持无锁结构的实时插入，做到数据的实时更新；
分布式建库：索引的构建过程支持分布式扩展，全量索引可以通过map-reduce一起建库，无需按分片build，大大加快和简化建库流程；
条件查询：支持检索过程中的条件查询，从底层索引检索过程中就过滤掉不符合要求的结果，解决多路召回归并经常遇到的截断问题，更好满足组合检索的要求；
自适应参数：ANN方法检索参数众多，应用起来有不小门槛，不了解技术细节的用户并不容易找到最优参数，Puck提供参数自适应功能，在大部分情况下使用默认参数即可得到很好效果。

关于百度内容技术架构团队

百度内容技术架构部，隶属于百度移动生态事业群组（MEG），为搜索、信息流以及MEG矩阵产品提供全网最广泛、最新鲜、最优质的文字、视频、图片、直播等内容与特征信号。使命：记录和繁荣人类文明；愿景：用创新技术和产品记录社会的每一个侧影，丰富人们的生活，启发世界创造美好未来。

内容技术架构部立足于技术最前沿的方向，研发涵盖灵活的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、海量多媒体数据理解、多模态内容挖掘与生成等。

部门大牛云集，技术氛围浓厚，尊重人才，鼓励创新；以建设业界顶尖的技术团队为目标，欢迎优秀人才的加入！

简历投递邮箱：[email protected] ；[email protected]

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