GSI是为网络、电信和军事市场提供高性能内存解决方案的领先供应商，也是人工智能 Gemini® 关联处理单元 (APU) 的开发商，今天宣布它是在今年的 NeurIPS 2021 会议上举行的十亿规模近似最近邻搜索 (ANNS) 挑战赛中的领导者。

近似最近邻搜索是在许多不同领域中使用的搜索、检索和推荐应用程序面临的关键现实问题。尽管 ANNS 的算法和方法范围广泛，但大多数算法的经验评估都集中在较小的数据集（100 万点）上。然而，大规模部署 ANNS 技术的最新算法进步以进行搜索、推荐和排名需要能够提供十亿、万亿或更大规模支持的技术。目前，关于哪些算法在这些更大范围内有效的共识有限。

Billion-Scale ANNS Challenge 旨在提供对算法思想及其大规模应用的比较理解，促进针对该问题的新技术的开发并展示其价值，并引入标准的基准测试方法。

用于挑战的六个数据库是两个标准数据集（Deep1B 和 BigANN），另外两个由 Microsoft 提供，一个由 Facebook 提供，一个由 Yandex 提供。挑战中有四个类别：召回、直通、功率和成本。GSI 专注于召回或准确性类别，这是其目标应用程序中最重要的功能。

在过去的几年里，大规模人工神经网络的最先进基线一直是 FAISS（Facebook AI 相似度搜索）。许多参与者退出了挑战，因为他们无法超越基线。GSI 在所有数据集中的排名均高于 FAISS 基线，这对于人工智能领域的新进入者来说是一项重大成就。此外，GSI 是唯一一个尝试 Facebook 数据库的参与者。

“我们对我们在 ANNS 挑战赛中的成绩感到非常鼓舞，因为我们证明了我们的技术可以与人工智能领域的领导者相媲美，”说 舒丽莲, 董事长兼首席执行官。“能与最优秀的选手竞争是一种荣幸，最终，我们跻身世界最佳行列。这些结果对 GSI 来说是一个重要的里程碑，我们有信心可以进一步改进我们的算法和硬件性能。我们期待未来有更多的挑战。”

广晟科技自 2016 年以来一直在开发 APU。他们的第一款 APU 芯片 Gemini-I 已经开始针对各种搜索应用程序进行 alpha 和 beta 测试。作为 AI 领域的初创团队，GSI 已经证明它可以与拥有大量内部和外部资源的 AI 市场领导者并驾齐驱。GSI代理商预计在 2022 年推出其编译器堆栈，以优化算法和软件开发。