是否建立索引：优化精确最大内积搜索

精确最大内积搜索 (MIPS) 是一项重要任务，广泛应用于推荐系统和高维相似性搜索。解决精确 MIPS 的暴力方法计算成本高昂，从而推动了针对该任务的 novel 索引和剪枝技术的最新发展。在本文中，我们证明了一种硬件高效的暴力方法——分块矩阵乘法 (BMM)，在某些（但并非所有）输入上，其性能可以比最先进的 MIPS 求解器高出一个数量级以上。在本文中，我们还提出了一种新的 MIPS 解决方案 MAXIMUS，它利用了硬件效率和搜索空间的剪枝。与 BMM 一样，MAXIMUS 比其他求解器快达一个数量级，但同样仅对某些输入有效。由于没有任何单一解决方案能在所有输入上提供最佳运行时性能，我们引入了一种新的数据相关优化器 OPTIMUS，它以极小的开销在线为给定输入选择最佳的 MIPS 求解器。在广泛研究的 MIPS 数据集上，OPTIMUS 和 MAXIMUS 的平均性能比最先进的 MIPS 求解器高出 3.2 倍，最高可达 10.9 倍。