6. 性能基准测试

mcVS提供了 mcvs_bench 基准测试工具，用于全面评估不同索引和GPU的性能表现，该工具能够测量索引构建时间、搜索吞吐量和搜索延迟等关键指标，为索引算法选型、硬件选型评估、参数调优指导和性能瓶颈分析提供数据支持，帮助开发者在不同硬件平台和数据场景下深入了解各种索引算法的实际表现。

本章将介绍如何安装和运行 mcvs_bench 基准测试工具。

6.1. 安装

安装python包

pip install mcvs_bench-x.y.z+bu.v.w.m-py3-none-any.whl

6.2. 运行

• 数据集下载

mkdir datasets
python -m cuvs_bench.get_dataset --dataset sift-128-euclidean --dataset-path ./datasets

• ivf_flat基准测试

python -m cuvs_bench.run --dataset sift-128-euclidean --algorithms cuvs_ivf_flat --batch-size 100 -k 10 --dataset-path ./datasets/

• ivf_pq基准测试

python -m cuvs_bench.run --dataset sift-128-euclidean --algorithms cuvs_ivf_pq --batch-size 100 -k 10 --dataset-path ./datasets/

• cagra基准测试

python -m cuvs_bench.run --dataset sift-128-euclidean --algorithms cuvs_cagra --batch-size 100 -k 10 --dataset-path ./datasets/

• 使用自定义yaml文件

如果使用自定义配置文件，在基准测试命令后添加 --configuration config.yaml ，更多参数配置可以参考 python -m cuvs_bench.run --help