适配各类大模型应用！手把手教你选择 Zilliz Cloud 实例类型

作为大模型时代备受关注的细分赛道，向量数据库可以不仅为大模型提供存储和向量检索的功能，还能适配各种 AI 应用场景，例如聊天机器人、内容审核、增强 LLM 知识库等。

不过，对于向量数据库的开发者而言，成本是绕不开的一大话题。基于对用户硬件成本的考量，Zilliz Cloud 推出了不同类型的 CU，以满足不同用户在不同场景下的使用需求。

Zilliz Cloud 中的计算单元（CU）指的是用于处理搜索请求和索引的硬件资源。Zilliz Cloud 提供 3 种类型的 CU：性能型、容量型和经济型。不同 CU 类型由不同的 CPU、内存和存储资源组合而成，适用于不同的业务场景。因此，需要在配置 Zilliz Cloud 集群时选择合适的 CU 类型和大小。

性能型 CU

性能型 CU 适用于需要低延迟和高吞吐量的向量相似性检索场景。该类型的 CU 能够保证毫秒级的响应。性能型 CU 的适用场景包括但不限于：

• 生成式 AI

• 推荐系统

• 搜索引擎

• 聊天机器人

• 内容审核

• 增强 LLM 知识库

• 反诈系统

容量型 CU

相较性能型 CU，容量型 CU 能多存储 5 倍的数据，但延迟可能会增加，因此适用于需要大量存储空间的场景，尤其是需要处理千万级向量数据的场景。容量型 CU 的适用场景包括但不限于：

• 搜索大规模的非结构化数据（如：文本、图像、视频、分子式结构等）

• 版权保护

• 身份验证

经济型 CU

经济型 CU 可支持的数据规模与容量型 CU 一致，但价格更低，性能略有下降，适用于追求高性价比或预算敏感的场景。经济型 CU 的适用场景包括但不限于：

• 数据标记或数据聚类

• 数据去重

• 数据异常检测

• 平衡数据分布

CU 类型对比

下表对比了 Zilliz Cloud 中 3 种 CU 类型之间的差异。

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表1：3 种 CU 类型对比

性能对比

在对比不同 CU 类型的性能时，我们着重关注 2 个关键指标——搜索延迟和吞吐量。在测试 3 种 CU 类型性能时，我们使用了 2 个不同数据集，并设置了不同的 topk 值（10、100、250、1000）。第 1 个数据集包含 100 万个 768 维向量。第 2 个数据集包含 500 万个 768 维向量

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表2：性能测试结果：搜索延迟

上表显示性能型 CU 的搜索延迟低于其他 2 种 CU 类型，因此性能型 CU 是追求低延迟场景的最佳选择。在常见的 topk 值（10-250）下，性能型 CU 能够确保低于 10 毫秒的延迟，比容量型和经济型 CU 快 5-10 倍。当 topk 值达到 1000 时，性能型 CU 的延迟为 10-20 毫秒，容量型 CU 的延迟为 50-100 毫秒，经济型 CU 的延迟为 100-200 毫秒。当 topk 值大于等于 1000 时，虽然性能型 CU 的响应时间有所变慢，但其搜索延迟仍旧可以满足许多应用场景。

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表3：性能测试结果：吞吐量

性能型 CU 的吞吐量测试结果最佳，比容量型 CU 快 4-5 倍，比经济型 CU 快 15-18 倍。

容量对比

我们使用标准向量维度：128、256、512、768、1024 测试 Zilliz Cloud 3 种 CU 类型的容量。

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表4：容量测试结果

上表测试结果显示：

容量型 CU 和经济型 CU 的容量相同，均比性能型 CU 多 5 倍。

向量数据维度越大，需要的数据存储空间越大。例如，同一类型 CU 存储 512 维向量数据时的数据量是存储 1024 维向量数据时的数据量的 2 倍。

注意：本实验仅限于主键和向量字段，未添加标量字段。实际使用过程中，如果添加了其他标量字段（如：id、标签、关键字、摘要、URL等），每种 CU 类型的实际容量会与上表有所出入。因此，上表仅可作为参考使用，具体容量还需要根据实际使用情况判断。

CU 类型和大小选择案例

在上文中，我们通过延迟、吞吐量、容量和价格等方面对比了 Zilliz Cloud 提供的 3 种 CU 类型。下面将通过 2 个例子，帮助用户更好地选择合适的 CU 类型：

示例 1

假设你需要创建 1 个 Zilliz Cloud 集群存储 1000万 个 768 维的文档文本块向量，用于增强搭建的 LLM 聊天机器人。要求：QPS 为 1000，延迟小于 30 毫秒，topK 为 10。

想要实现延迟小于 30 毫秒，性能型 CU 是唯一的选择。由于每个性能型 CU 的容量为 1200 万 768 维向量，你需要至少 9 个性能型 CU 来处理 1000 万个向量。1 个高性能 CU 在 topk 值为 10 时，吞吐量可以达到 520。因此，如果 QPS 需要达到 1000，那需要使用 2 个副本。

综上，对于示例 1 的场景，我们推荐使用 2 个各包含 9 个性能型 CU 的副本。

示例 2

假设你需要搭建一个应用从 1 亿张 768 维图片向量中进行相似性搜索。要求：无需实时响应，topK 为 100, QPS 为 50。

容量型和性能型 CU 都能够在 topk 值为 100 时，满足 QPS 达到 50 的条件。但是，在该条件下，容量型 CU 的容量比性能型 CU 多 4 倍。因此，相比性能型 CU，容量型 CU 是更为合适的选择。

根据测试结果，单个容量型 CU 可以存储高达 560 万 768 维向量。如需存储 1 亿向量，你需要至少 18 个容量型 CU。当 topk 值为 100 时，单个容量型 CU 的吞吐量可以达到 80。要满足 QPS 为 50 的要求，只需 1 个副本即可。

综上，对于示例 2 的场景，我们推荐使用 1 个包含 18 个容量型 CU 集群。

总结

Zilliz Cloud 提供 3 种不同 CU 类型。对于追求实时响应的场景，我们推荐选择性能型 CU。对于需要存储和检索千万级向量数据的应用，我们推荐选择容量型 CU。对于追求高性价比或预算敏感的场景，我们推荐使用经济型 CU。

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