使用 AVX-512 优化字符串相似性计算在检索去重管道中的应用
探讨 AVX-512 在 Jaccard 和 Levenshtein 度量上的应用，优化 CPU 计算以超过 H100 GPU 吞吐，提供参数和阈值指导。
在检索去重管道中，字符串相似性计算是核心瓶颈，尤其处理大规模文本数据时。传统方法依赖 GPU 加速，但 CPU 通过 AVX-512 内在函数可实现更高效率的 Jaccard 和 Levenshtein 度量计算，超越 H100 GPU 吞吐。优化后，CPU 在随机访问密集型任务中利用缓存优势，避免 GPU 的数据传输开销，实现单节点更高吞吐。
Jaccard 相似性衡量两个字符串的字符集交并比值，公式为 |A ∩ B| / |A ∪ B|，常用于 n-gram 表示的近似匹配。Levenshtein 编辑距离计算最小插入、删除、替换操作数，适用于精确去重。AVX-512 的 512 位寄存器允许并行处理 64 个字节或 16 个 float32 值，使用 _mm512_loadu_si512 加载数据，_mm512_cmpeq_epi8 比较等指令加速计算。根据 StringZilla 和 SimSIMD 基准，在 Sapphire Rapids CPU 上，Levenshtein 吞吐达 3.4e9 CUPS，Jaccard 处理 1536 维二进制向量达 18e6 ops/s，远超标准库的 3-200 倍。相比 H100 GPU 的 93e9 CUPS Levenshtein，但 CPU 无需 PCIe 传输，端到端延迟更低，在 1GB 语料库上搜索 5 字节子串达 10.6 GB/s。
落地时，选择阈值至关重要：Levenshtein 阈值设为 2-5 编辑操作，适合 80-95% 相似文本；Jaccard 阈值 0.5-0.8，用于 n-gram 级别集合匹配。参数配置包括：使用 _mm512_set1_epi8 初始化字节集，_mm512_and_si512 交集计算，_mm512_popcnt_epi64 计数位数。清单：1. 预处理字符串为 n-gram（n=3-5），2. AVX-512 批处理 32 向量，3. 阈值过滤后阈值 0.6 以上入库。监控点：CPU 频率 >3GHz，避免 AVX-512 降频；回滚策略：若相似度 <0.4，标记为独特。风险：高功耗下频率降至 2.5GHz，需水冷或限流。
在去重管道中，集成这些优化可将管道吞吐提升 5-10 倍，适用于 RAG 系统或日志分析。参数调优：批大小 1024，线程数等于核心数，利用 fork_union 线程池。最终，CPU AVX-512 提供可扩展的近似匹配解决方案，平衡精度与速度。