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노해찬누리 (이화여자대학교) 정민 (이화여자대학교) 김수진 (이화여자대학교) 노희진 (이화여자대학교) 김나현 (이화여자대학교) 김지훈 (이화여자대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
185 - 189 (5page)

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This paper proposes a vector similarity search acceleration by leveraging DRAM-based Processing In Memory (PIM), which is a key component in Retrieval-Augmented Generation (RAG) used to address limitations in large language models (LLMs). As datasets expand, distance computations in vector similarity searches become increasingly memory-intensive. To tackle this challenge, we developed vector similarity search applications using both brute-force and Hierarchical Navigable Small World (HNSW) algorithms, with the distance computation process accelerated through PIM. The proposed PIM implementation was emulated on an FPGA board, where verification and testing demonstrated significant performance gains. These findings highlight the promising potential for PIM commercialization and its capability to enhance LLM performance.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 및 결과
IV. 결론
참고문헌

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