ITPE * JackerLab

개요ScaNN(Scalable Nearest Neighbors)은 Google에서 개발한 고성능 벡터 유사성 검색(ANN) 라이브러리로, 고차원 임베딩 벡터에서 유사한 항목을 빠르게 찾는 데 특화되어 있습니다. ScaNN은 머신러닝, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다. 특히 GPU 및 SIMD 최적화와 효율적인 색인 알고리즘을 통해 대규모 벡터 데이터셋에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ScaNN은 고차원 벡터에서 최근접 이웃을 빠르게 검색하는 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다.목적AI 응용 시스템에서 빠르고 정확한 벡터 검색 제공필요성기존 ANN 알고리즘의 성..

개요Suffix Array는 문자열의 모든 접미사(suffix)를 사전 순으로 정렬한 후, 해당 접미사들의 시작 위치를 배열로 저장한 자료구조입니다. 주로 문자열 검색, 패턴 매칭, 중복 탐색, 데이터 압축 분야에서 활용되며, Suffix Tree에 비해 메모리 사용이 적고 구현이 간단해 실용성이 뛰어납니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의문자열의 모든 접미사를 정렬하고 그 시작 인덱스를 저장하는 배열 자료구조목적빠르고 효율적인 문자열 검색 및 패턴 매칭 지원필요성대용량 문자열 데이터 처리 시 빠른 탐색 및 비교 성능 확보Suffix Array는 Suffix Tree보다 구현이 쉽고 메모리 소모가 적어 대규모 데이터 처리에 적합합니다.2. 특징항목Suffix Array의 특징유사 개념 비교메모리 효율..

개요Skip List는 연결 리스트(linked list)에 다층 구조를 추가하여 이진 탐색 트리와 유사한 빠른 탐색, 삽입, 삭제를 지원하는 자료구조입니다. 평균적으로 O(log n) 시간 복잡도를 제공하며, 균형 유지가 복잡한 트리 구조 대신 간단한 구조로 고성능을 실현할 수 있어 데이터베이스, 인메모리 캐시 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의항목내용정의다층 연결 리스트를 사용하여 탐색 성능을 향상시키는 확률적(probabilistic) 자료구조목적이진 탐색 트리 수준의 탐색 속도 확보 및 구현 단순화필요성정렬된 데이터에서 빠른 검색, 삽입, 삭제를 지원하고 트리 리밸런싱 복잡성 감소Skip List는 간결한 구조와 높은 효율성으로 현대 시스템 설계에 널리 사용되고 있습니다.2...