原標題：英特爾、第四范式聯(lián)合研究成果入選國際頂會VLDB

英特爾與第四范式聯(lián)合研究成果入選國際頂會VLDB，這一事件標志著雙方在數(shù)據(jù)庫和人工智能領(lǐng)域的合作取得了顯著成果。以下是對這一事件的詳細分析：

一、合作背景與成果

英特爾與第四范式聯(lián)合實驗室以及新加坡國立大學(xué)進行了最新聯(lián)合研究，該研究成果——基于英特爾傲騰持久內(nèi)存的特征工程內(nèi)存數(shù)據(jù)庫FEDB（Feature Engineering Database），被國際頂級數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議VLDB（Very Large Data Base）作為常規(guī)研究論文錄取。VLDB與SIGMOD并稱為數(shù)據(jù)庫業(yè)界的兩大最頂級學(xué)術(shù)會議，收錄研究機構(gòu)以及科技企業(yè)在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域最前沿、最頂級的研究成果。

二、研究成果的創(chuàng)新點

1. 針對在線預(yù)估系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求：

• 該研究以解決在線預(yù)估系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和痛點為目的，針對如何設(shè)計底層數(shù)據(jù)庫組件來高效支撐萬億維稀疏特征在線預(yù)估系統(tǒng)進行了創(chuàng)新性設(shè)計和全面優(yōu)化。

2. 基于英特爾傲騰持久內(nèi)存的優(yōu)化：

• 研究如何基于英特爾傲騰持久內(nèi)存進一步解決業(yè)務(wù)和系統(tǒng)設(shè)計的痛點。雙方基于英特爾傲騰持久內(nèi)存，使用App Direct Mode，開發(fā)優(yōu)化持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，完全摒棄了FEDB原有的基于外存儲設(shè)備的數(shù)據(jù)持久化架構(gòu)。

• 創(chuàng)新性優(yōu)化技術(shù)包括“持久化智能指針”以及利用原子操作“持久化比較并交換”（Atomic Persistent Compare-And-Swap）的解決方案。

三、研究成果的應(yīng)用價值

1. 滿足企業(yè)超高維稀疏特征在線預(yù)估場景的需求：

• 基于英特爾傲騰持久內(nèi)存的FEDB可有效滿足企業(yè)超高維稀疏特征在線預(yù)估場景的需求。

2. 降低企業(yè)AI整體投入成本：

• 在保證線上推理服務(wù)超高性能的同時，大幅降低了企業(yè)AI整體投入成本。

3. 提升線上服務(wù)質(zhì)量：

• 提升了線上服務(wù)的質(zhì)量，進一步掃清了企業(yè)AI規(guī)?；瘧?yīng)用的障礙。

四、具體實驗數(shù)據(jù)與對比

1. 硬件成本降低：

• 在10TB數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景中，基于英特爾傲騰持久內(nèi)存的FEDB的硬件成本僅為基于純內(nèi)存版本的41.6%。

2. 服務(wù)恢復(fù)時間縮短：

• 在服務(wù)中斷情況下，基于持久內(nèi)存的FEDB實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速恢復(fù)，服務(wù)恢復(fù)時間減少99.7%，從原來的六個小時縮短至一分鐘左右。

3. 長尾延遲改善：

• 基于英特爾傲騰持久內(nèi)存進行持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計的FEDB舍棄了原有純內(nèi)存方案以及基于外存儲設(shè)備的備份機制，實現(xiàn)了長尾延遲（TP-9999）接近20%的改善。

五、結(jié)論

英特爾與第四范式的聯(lián)合研究成果在VLDB的錄用，不僅體現(xiàn)了雙方在數(shù)據(jù)庫和人工智能領(lǐng)域的深厚積累，也展示了雙方合作創(chuàng)新的強大實力。該研究成果的應(yīng)用將為企業(yè)AI規(guī)模化應(yīng)用提供有力支持，推動數(shù)據(jù)庫和人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展。