論文の概要: Experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search algorithms on edge devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14006v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 10:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:17:42.804029
• Title: Experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search algorithms on edge devices
• Title（参考訳）: エッジデバイスにおけるグラフベース近似近傍探索アルゴリズムの実験的検討
• Authors: Ali Ganbarov, Jicheng Yuan, Anh Le-Tuan, Manfred Hauswirth, Danh Le-Phuoc,
• Abstract要約: 本稿では, エッジデバイス上に配置したグラフベースニアニアニアサーチアルゴリズム(ANN)を, リアルタイムニアニアサーチアプリケーションに適用するための実験結果と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5495593104596401
• License:
• Abstract: In this paper, we present an experimental comparison of various graph-based approximate nearest neighbor (ANN) search algorithms deployed on edge devices for real-time nearest neighbor search applications, such as smart city infrastructure and autonomous vehicles. To the best of our knowledge, this specific comparative analysis has not been previously conducted. While existing research has explored graph-based ANN algorithms, it has often been limited to single-threaded implementations on standard commodity hardware. Our study leverages the full computational and storage capabilities of edge devices, incorporating additional metrics such as insertion and deletion latency of new vectors and power consumption. This comprehensive evaluation aims to provide valuable insights into the performance and suitability of these algorithms for edge-based real-time tracking systems enhanced by nearest-neighbor search algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スマートシティインフラストラクチャや自動運転車など,エッジデバイス上に配置されたグラフベースの近接近接探索アルゴリズム(ANN)について実験的に比較する。 我々の知る限りでは、この特定の比較分析はこれまで行われていない。 既存の研究はグラフベースのANNアルゴリズムを探索しているが、標準のコモディティハードウェア上でのシングルスレッドの実装に限られることが多い。 本研究は,新たなベクトルの挿入・削除遅延や消費電力といった,エッジデバイスの完全な計算・記憶機能を活用している。 この総合評価は,近接探索アルゴリズムによって強化されたエッジベースリアルタイムトラッキングシステムにおいて,これらのアルゴリズムの性能と適合性に関する貴重な知見を提供することを目的としている。

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