
Ulepszanie obciążeń AI dzięki aktualizacjom. NET i JDBC firmy Microsoft
Dostępność sztucznej inteligencji (AI) rośnie, a wraz z nią coraz wyraźniejsza staje się potrzeba solidnego frameworka architektonicznego do obsługi rozwiązań opartych na AI. W odpowiedzi na to zapotrzebowanie firma Microsoft wprowadziła znaczące ulepszenia w swoich ekosystemach. NET i JDBC, wprowadzając natywną obsługę wektorowych typów danych. Ten postęp ma na celu zapewnienie środowisk o wysokiej wydajności dla zadań AI.
Wprowadzenie do Sqlvector w. NET
Jedną z najważniejszych aktualizacji w. NET jest wprowadzenie klasy Sqlvector, dostępnej w pakiecie Microsoft. Data. SqlClient 6.1.0. Ta nowa klasa została zaprojektowana do zarządzania danymi w formacie wektorowym, co stanowi znaczącą modernizację w stosunku do wcześniej używanego formatu tablic JSON, który często okazywał się nieefektywny.
Korzyści z zastosowania wektorowych typów danych są znaczące. Testy wydajności wskazują na znaczną poprawę: operacje odczytu mogą być szybsze nawet 50-krotnie, operacje zapisu nawet 3, 3-krotnie, a operacje kopiowania zbiorczego nawet 19-krotnie. Pomiary te pochodzą z testów przeprowadzonych w wersji zapoznawczej SQL Server 2025, z wykorzystaniem kolumny wektorowej o maksymalnym rozmiarze 1998 rekordów i testowaniem 10 000 rekordów dla każdej operacji.
Wydajność pamięci i przyszły potencjał
Kolejną godną uwagi zaletą tej aktualizacji jest zmniejszenie zużycia pamięci. Ponieważ serializacja JSON nie jest już wymagana, zapotrzebowanie na pamięć jest minimalizowane poprzez eliminację długich reprezentacji ciągów znaków. Obecnie system obsługuje 32-bitowe wektory zmiennoprzecinkowe, a w przyszłości planowane jest rozszerzenie obsługi o kolejne numeryczne typy danych, co zwiększy elastyczność systemu.
Obsługa wektorów w środowisku JDBC
Przechodząc do ekosystemu JDBC, Microsoft wprowadził nowy typ danych VECTOR w sterowniku JDBC SQL Server 13.1.0. Ten typ danych może być efektywnie wykorzystywany w różnych operacjach, takich jak wstawianie, zaznaczanie, procedury składowane i kopiowanie zbiorcze. Ponadto, w tej wersji usunięto obsługę wektorów opartych na ciągach znaków, co zapewnia wysoką zgodność z aplikacjami sztucznej inteligencji opartymi na Javie, w tym z tymi, które wykorzystują funkcje wyszukiwania semantycznego.
Szeroka kompatybilność i zagadnienia protokołów
Należy podkreślić, że te ulepszenia dotyczą wielu platform, w tym SQL Server 2025 (17.x) w wersji zapoznawczej, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance oraz baz danych SQL w Microsoft Fabric w wersji zapoznawczej. Co więcej, ulepszenia te uzyskano dzięki optymalizacji protokołu Tabular Data Stream (TDS), co oznacza, że działają one tylko w TDS w wersji 7.4 i nowszych. Klienci korzystający ze starszych wersji protokołu nadal będą korzystać z typu danych varchar(max), przetwarzając dane jako tablice JSON w celu zapewnienia wstecznej kompatybilności, przez co nie skorzystają z tych istotnych udoskonaleń.
Dodaj komentarz