如何利用iQAN算法优化多核架构上的并行向量搜索，以提高性能和可扩展性？

iQAN算法是为了解决多核架构上ANNS瓶颈问题而设计的，它通过优化查询内并行性来提高性能和可扩展性。要理解这一点，首先需要掌握基本的向量搜索原理和多核并行处理技术。

参考资源链接：[iQAN：多核架构上的高效内并行向量搜索提升性能](https://wenku.csdn.net/doc/3tfierk1qv?spm=1055.2569.3001.10343)

在多核架构中，通过并行处理可以显著提高数据处理速度，但传统的并行策略在资源利用和性能优化方面存在局限。iQAN算法提出了一套新的并行搜索策略，包括在图基础方法中整合神经嵌入模型，以及采用实时搜索技术来加速近邻搜索过程。

具体来说，iQAN算法通过以下技术手段优化了向量搜索：
1. 数据分割和负载均衡：iQAN将数据集分割成多个子集，分配给不同的核心进行处理，以确保工作负载均匀分配，避免某些核心过载而其他核心闲置。
2. 查询内并行性：算法设计了多个查询内并行搜索机制，允许每个核心同时处理多个查询，从而提高每个核心的利用率。
3. 通信开销优化：为了减少核心间通信所需的开销，iQAN算法通过数据重用和预取技术来减少对共享资源的争用。
4. 近邻搜索算法优化：结合神经嵌入模型，iQAN采用更高效的相似性度量方法来加速近邻搜索过程。

通过这些方法的综合应用，iQAN算法能够在保持高准确性的前提下，显著提升大规模向量数据集的搜索性能。这些优化策略使得iQAN能在多核系统上实现卓越的加速比，尤其在处理亿级别数据集时，提供了显著的性能提升。

为了更深入地了解iQAN算法的工作原理和具体实现，建议阅读《iQAN：多核架构上的高效内并行向量搜索提升性能》这篇资料。该资料不仅提供了算法的详细描述，还包括了实验验证和性能分析，有助于读者全面理解iQAN算法的应用场景和优势。

参考资源链接：[iQAN：多核架构上的高效内并行向量搜索提升性能](https://wenku.csdn.net/doc/3tfierk1qv?spm=1055.2569.3001.10343)