# ivfflat_test_report_cn

## 概述

本文描述了ivfflat索引在milvus单机部署方式下的测试结果。



## 测试目标

参数不同情况下的查询时间和召回率。



## 测试方法

### 软硬件环境

操作系统：Ubuntu 18.04

CPU：Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz

GPU0：GeForce RTX 2080Ti 11GB

GPU1：GeForce RTX 2080Ti 11GB

GPU2：GeForce RTX 2080Ti 11GB

GPU3：GeForce RTX 2080Ti 11GB

内存：768GB

Docker版本：19.03

NVIDIA Driver版本：430.50

Milvus版本：0.5.3

SDK接口：Python 3.6.8

pymilvus版本：0.2.5



### 数据模型

本测试中用到的主要数据:

- 数据来源：sift1b
- 数据类型：hdf5

关于该数据集的详细信息请参考 : http://corpus-texmex.irisa.fr/ 。



### 测试指标

- Query Elapsed Time：数据库查询所有向量的时间（以秒计）。影响Query Elapsed Time的变量：

  - nq (被查询向量的数量)

  > 备注：在向量查询测试中，我们会测试下面参数不同的取值来观察结果：
  >
  > 被查询向量的数量nq将按照 [1, 5, 10,  100, 200, 400, 600, 800, 1000]的数量分组。 

- Recall: 实际返回的正确结果占总数之比。影响Recall的变量：

  - nq (被查询向量的数量)
  - topk (单条查询中最相似的K个结果)

  > 备注：在向量准确性测试中，我们会测试下面参数不同的取值来观察结果：
  >
  > 被查询向量的数量nq将按照 [50, 200, 400, 600, 800, 1000]的数量分组，
  >
  > 单条查询中最相似的K个结果topk将按照[1, 10, 100]的数量分组。



## 测试报告

### 测试环境

数据集：sift1b-1,000,000,000向量，128维

表格属性：

- nlist: 16384
- metric_type: L2

查询设置：

- nprobe: 32

Milvus设置：

- cpu_cache_capacity: 600
- gpu_cache_capacity: 6
- use_blas_threshold: 2100

Milvus设置的详细定义可以参考 https://milvus.io/cn/docs/milvus_config.md。

测试方法

通过一次仅改变一个参数的值，测试查询向量时间和召回率。

- 查询后是否重启Milvus：否



### 性能测试

#### 数据查询

测试结果

Query Elapsed Time 

topk : 100

search_resources: cpu, gpu0, gpu1, gpu2, gpu3

| nq/topk | topk=100 |
| :-----: | :------: |
|  nq=1   |  0.649   |
|  nq=5   |  0.911   |
|  nq=10  |  1.393   |
| nq=100  |  2.189   |
| nq=200  |  6.134   |
| nq=400  |  9.480   |
| nq=600  |  16.616  |
| nq=800  |  22.225  |
| nq=1000 |  25.901  |

当nq为1000时，在CPU模式下查询一条128维向量需要耗时约26毫秒。 



topk : 100

search_resources: gpu0, gpu1, gpu2, gpu3

| nq/topk | topk=100 |
| :-----: | :------: |
|  nq=1   |  14.348  |
|  nq=5   |  14.326  |
|  nq=10  |  14.387  |
| nq=100  |  14.684  |
| nq=200  |  14.665  |
| nq=400  |  14.750  |
| nq=600  |  15.009  |
| nq=800  |  15.350  |
| nq=1000 |  15.336  |

当nq为1000时，在GPU模式下查询一条128维向量需要耗时约15毫秒。 



**总结**

在CPU模式下查询耗时随nq的增长快速增大，而在GPU模式下查询耗时的增大则缓慢许多。当nq较小时，CPU模式比GPU模式耗时更少。但当nq足够大时，GPU模式则更具有优势。

在GPU模式下的查询耗时由两部分组成：（1）索引从CPU到GPU的拷贝时间；（2）所有分桶的查询时间。当nq小于500时，索引从CPU到GPU 的拷贝时间无法被有效均摊，此时CPU模式时一个更优的选择；当nq大于500时，选择GPU模式更合理。

和CPU相比，GPU具有更多的核数和更强的算力。当nq较大时，GPU在计算上的优势能被更好地被体现。



### 召回率测试

**测试结果**

topk = 1 : recall - recall@1

topk = 10 : recall - recall@10

topk = 100 : recall - recall@100

我们利用sift1b数据集中的ground_truth来计算查询结果的召回率。



Recall of CPU Mode

search_resources: cpu, gpu0, gpu1, gpu2, gpu3

| nq/topk | topk=1 | topk=10 | topk=100 |
| :-----: | :----: | :-----: | :------: |
|  nq=50  | 0.960  |  0.952  |  0.936   |
| nq=200  | 0.975  |  0.964  |  0.939   |
| nq=400  | 0.983  |  0.967  |  0.937   |
| nq=600  | 0.970  |  0.964  |  0.939   |
| nq=800  | 0.970  |  0.960  |  0.939   |
| nq=1000 | 0.976  |  0.961  |  0.941   |



Recall of GPU Mode

search_resources: gpu0, gpu1, gpu2, gpu3

| nq/topk | topk=1 | topk=10 | topk=100 |
| :-----: | :----: | :-----: | :------: |
|  nq=50  | 0.980  |  0.952  |  0.946   |
| nq=200  | 0.970  |  0.962  |  0.934   |
| nq=400  | 0.975  |  0.953  |  0.939   |
| nq=600  | 0.970  |  0.957  |  0.939   |
| nq=800  | 0.981  |  0.963  |  0.941   |
| nq=1000 | 0.979  |  0.964  |  0.938   |



**总结**

随着nq的增大，召回率逐渐稳定至93%以上。

