2026년 3월 17일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
NVIDIA cuVS 라이브러리와 KIOXIA AiSAQ 기술을 활용해 1024차원 벡터를 최소 DRAM 사용으로 인덱싱
미국 캘리포니아주 샌호세, 2026년 3월 16일 --(BUSINESS WIRE)-- 키옥시아 아메리카(Kioxia America, Inc.)는 오늘 자사의 오픈소스 KIOXIA AiSAQ™ 근사 최근접 이웃 탐색(ANNS) 기술을 활용하여 단일 서버에서 48억 개의 고차원 벡터 검색 확장을 성공적으로 시연했다고 발표했습니다. 또한 키옥시아는 NVIDIA cuVS를 통한 GPU 가속을 활용하여 인덱스 구축 시간을 크게 단축하는 데 성공했습니다. 이 두 가지 성과는 검색 증강 생성(RAG) 검색 솔루션 분야에서 중요한 진전을 의미합니다. 48억 개 이상의 벡터를 지원하는 대규모 배포를 위한 지속적인 개발이 진행 중입니다.
대규모 벡터 데이터베이스의 인덱스 구축 시간은 업계의 중요한 문제점입니다. 키옥시아는 NVIDIA와의 협력을 통해 1024차원 고차원 벡터에 대한 AiSAQ 인덱스 구축 시간을 최대 20배 향상시키고, 종단 간 구축 시간을 최대 7.8배 향상시켰음을 입증했습니다. 이 20배 향상은 CPU를 사용했을 때 28.4일 걸리던 인덱스 구축이 4개의 NVIDIA Hopper GPU를 사용하여 1.4일로 단축된 것을 의미하며, 종단 간 테스트에서는 31일에서 4일로 단축되었습니다.1
이제 AI 애플리케이션은 SSD에 저장된 수백억 개 이상의 벡터화된 정보에 의존할 수 있게 되었으며, DRAM만으로는 10억 규모에서도 비현실적입니다. 키옥시아는 AiSAQ 기술을 통해 고도로 확장 가능한 스토리지 아키텍처를 구현하며, GPU 가속을 통한 인덱스 구축으로 Milvus 벡터DB 환경에서 단일 쿼리 서버를 사용하여 RAG 애플리케이션의 대기 시간 요구사항을 충족하면서 10억 규모 검색을 가능하게 하여 대규모 배포를 실용화합니다.
"벡터 데이터베이스는 방대한 비정형 데이터 세트에서 실시간으로 의도, 맥락 및 유사성을 이해해야 하는 애플리케이션의 중추 역할을 합니다,"라고 NVIDIA의 스토리지 기술 부사장 제이슨 하디(Jason Hardy)는 말했습니다. "GPU를 활용함으로써..."