VDTuner: Automated Performance Tuning for Vector Data Management Systems

📄 arXiv: 2404.10413v1 📥 PDF

作者: Tiannuo Yang, Wen Hu, Wangqi Peng, Yusen Li, Jianguo Li, Gang Wang, Xiaoguang Liu

分类: cs.DB, cs.LG, cs.PF

发布日期: 2024-04-16

备注: Accepted by ICDE 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VDTuner以解决向量数据管理系统的自动性能调优问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 向量数据管理 自动调优 多目标优化 贝叶斯优化 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的自动调优方法无法有效应对向量数据管理系统（VDMS）在性能调优中面临的复杂挑战。
  2. VDTuner通过多目标贝叶斯优化，自动调优VDMS的参数，能够在复杂的参数空间中高效探索，且无需先验知识。
  3. 实验结果表明，VDTuner在搜索速度上提升14.12%，召回率提升186.38%，并且在调优时间上比现有方法快3.57倍。

📝 摘要（中文）

向量数据管理系统（VDMS）在大规模信息检索和机器学习系统中扮演着重要角色。为了提高相似性搜索的效率和灵活性，VDMS暴露了许多可调的索引参数和系统参数。然而，由于VDMS的固有特性，现有的自动调优方法无法有效应对这些挑战。本文提出了VDTuner，一个基于学习的自动性能调优框架，利用多目标贝叶斯优化，能够在无需先验知识的情况下高效探索复杂的多维参数空间。VDTuner在搜索速度和召回率之间实现了良好的平衡，显著提高了VDMS的性能，搜索速度提升14.12%，召回率提升186.38%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决向量数据管理系统（VDMS）在自动性能调优中面临的挑战。现有方法在处理VDMS的多维参数空间时效率低下，无法满足用户的性能需求。

核心思路：VDTuner的核心思路是利用多目标贝叶斯优化技术，自动探索和优化VDMS的参数配置。通过这种方式，VDTuner能够在没有先验知识的情况下，快速找到最佳配置。

技术框架：VDTuner的整体架构包括参数空间的建模、优化过程的执行和结果的评估三个主要模块。首先，构建VDMS参数的多维模型；其次，应用贝叶斯优化算法进行参数调优；最后，通过实验评估优化结果的有效性。

关键创新：VDTuner的主要创新在于其能够在复杂的参数空间中高效探索，并且实现了搜索速度与召回率的良好平衡。这一设计使其在性能上显著优于现有的自动调优方法。

关键设计：VDTuner在参数设置上采用了多目标优化策略，损失函数设计为同时考虑搜索速度和召回率，确保在调优过程中兼顾多方面的性能需求。

📊 实验亮点

VDTuner在实验中表现出色，相比于默认设置，搜索速度提升了14.12%，召回率提升了186.38%。与现有的最先进基线相比，VDTuner在调优时间上快了3.57倍，显示出其在性能调优方面的显著优势。

🎯 应用场景

VDTuner的研究成果可以广泛应用于大规模信息检索、机器学习模型的优化以及其他需要高效相似性搜索的领域。其自动调优能力将大大降低用户的手动调优成本，提高系统的整体性能和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Vector data management systems (VDMSs) have become an indispensable cornerstone in large-scale information retrieval and machine learning systems like large language models. To enhance the efficiency and flexibility of similarity search, VDMS exposes many tunable index parameters and system parameters for users to specify. However, due to the inherent characteristics of VDMS, automatic performance tuning for VDMS faces several critical challenges, which cannot be well addressed by the existing auto-tuning methods. In this paper, we introduce VDTuner, a learning-based automatic performance tuning framework for VDMS, leveraging multi-objective Bayesian optimization. VDTuner overcomes the challenges associated with VDMS by efficiently exploring a complex multi-dimensional parameter space without requiring any prior knowledge. Moreover, it is able to achieve a good balance between search speed and recall rate, delivering an optimal configuration. Extensive evaluations demonstrate that VDTuner can markedly improve VDMS performance (14.12% in search speed and 186.38% in recall rate) compared with default setting, and is more efficient compared with state-of-the-art baselines (up to 3.57 times faster in terms of tuning time). In addition, VDTuner is scalable to specific user preference and cost-aware optimization objective. VDTuner is available online at https://github.com/tiannuo-yang/VDTuner.