Elasticsearch est une base vectorielle recommandée dans la conception validée NVIDIA Entreprise AI Factory

Elastic s'intègre désormais à la conception validée NVIDIA Enterprise AI Factory afin de fournir aux utilisateurs une base vectorielle recommandée pour leurs usines d'IA sur site. Cette conception validée fournit aux entreprises un framework pour la création et le déploiement des usines d'IA sur site.
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Elasticsearch : la base vectorielle prête pour l'entreprise pour NVIDIA AI Factory
La conception validée associe le calcul accéléré NVIDIA et les logiciels d'IA pour un déploiement optimisé des modèles d'IA, l'extraction de données multimodales et la génération d'intégrations avec Elasticsearch, une base vectorielle éprouvée à grande échelle pour le stockage et la recherche de toutes vos données d'IA. Les clients peuvent utiliser Elasticsearch sur NVIDIA AI Factories pour des applications d'IA agentique utilisant la conception validée.
Conception validée par NVIDIA Enterprise AI Factory avec Elasticsearch aide les entreprises à accélérer leurs applications d'IA en fournissant un plan préconçu complet.
Mais cette collaboration ne s'arrête pas là : pensez à la recherche vectorielle accélérée par GPU !
Et ensuite ?
Elastic utilisera NVIDIA cuVS, une bibliothèque open source de recherche vectorielle accélérée par GPU, pour créer un nouveau plug-in Elasticsearch qui apportera l'accélération GPU dans deux domaines clés :
Temps de création d'index : l'utilisation des GPU NVIDIA vous permet de réduire le temps nécessaire à la création et à la mise à jour des index vectoriels dans Elasticsearch.
Performances des requêtes : l'utilisation de l'accélération GPU pour les recherches vectorielles kNN vise à réduire la latence et à augmenter le débit des requêtes de similarité dans Elasticsearch, afin de prendre en charge les applications d'IA en temps réel.
Cette collaboration avec NVIDIA pour l'accélération GPU s'appuiera sur les travaux précédents de l'équipe Elastic visant à optimiser les performances de la recherche vectorielle grâce à des techniques telles que le processeur SIMD, la quantification binaire améliorée (BBQ) et un HNSW filtré plus rapide, faisant d'Elasticsearch la base vectorielle de choix pour les utilisateurs. Restez à l'écoute pour plus d'informations sur Elasticsearch Labs.
La publication et la date de publication de toute fonctionnalité ou fonction décrite dans le présent article restent à la seule discrétion d'Elastic. Toute fonctionnalité ou fonction qui n'est actuellement pas disponible peut ne pas être livrée à temps ou ne pas être livrée du tout.
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