この記事はDoug HoodによるIntroducing the Vector Index Serviceを日本語に翻訳したものです。

2026年5月1日

Private AI Serviceには、既存の機能に加えて、新しいVector Index Serviceが追加されました。

Vector Index Serviceはどのような問題に対応するのか？

Vector Indexの作成は、リソースを大量に消費し、時間がかかります。In-Memory Neighbor Graph Vector Index(Hierarchical Navigable Small WorldやHNSWなど)を作成するアルゴリズムには、多くのベクトル距離計算が必要です。ベクトル索引が大きいほど、ベクトル距離の計算が必要になります。ベクトル距離の計算が多いほど、かかる時間が長くなります。多くのCPUコアを使用してIn-Memory Neighbor Graph Vector Indexをパラレルに作成できますが、大きなIn-Memory Neighbor Graph Vector Indexの作成には数時間かかる場合があります。

Vector Index Serviceとは?

Private AI Services Container の Vector Index Serviceは、GPUを使用してインメモリー・ネイバー・グラフ・ベクトル索引の作成を高速化します。Private AI Services Containerは、Oracle AI Database 26aiとは別のマシンで実行されます。このコンテナはOracle x86-64 Linuxを実行し、インメモリー・ネイバー・グラフ・ベクトル索引を作成するのに十分なVRAM、CPUコアおよびメモリーを備えた最新のNVIDIA GPUが必要です。

どのように動くのか？

ベクトルは、Compute Offload ServerがGPUを使用してそれらのベクトルのグラフを作成するPrivate AI Services Container に送信されます。その後、グラフはOracle AI Database 26aiに戻され、グラフはOracle In-Memory Neighbor Graph Vector Indexに変換されます。インメモリー・ネイバー・グラフ・ベクトル索引が作成されると、Oracle AI Database 26ai上に存在して実行され、GPUは使用されなくなります。

SQLはどのように見えるのか

In-Memory Neighbor Graph Vector Indexを作成するためのOracle SQLのパラメータ・セクションが拡張され、Oracle Private AI Services ContainerのGPU搭載インスタンスへのオフロードが可能になりました。

OFFLOAD_CREDENTIAL_NAMEは、Private AI Services ContainerのAPIキーです。OFFLOAD_URLは、GPU搭載のPrivate AI Services Containerのネットワーク・エンドポイントです。ベクトルは、HTTP2/SSL (TLS 1.3)を使用してコンテナに安全に転送されます。

Private AI Services Container のインストールおよび構成は、バージョン25.1.3.0.0から変更されていません。

NVIDIA GPUをサポート

コンテナは、一般的な最新のNVIDIA GPUを使用できます。これには、ローエンド・ゲーミングGPUから大規模エンタープライズGPUまでが含まれます。次に例を示します。

  • GeForce RTX 30×0, 40×0 および50×0
  • RTX Pro 2000, 4000, 6000
  • NVIDIA A10 GPU
  • NVIDIA L40s GPU
  • A100 Tensor Core GPU
  • H100 Tensor Core GPU
  • NVIDIA H200 GPU
  • NVIDIA Blackwell GPU

Vector Index 作成のパフォーマンス

In-Memory Neighbor Graph Vector Index の作成は、計算コストが高く、時間がかかります。

SIMDを使用しないCPUは、In-Memory Neighbor Graph Vector Indexを作成するための最も低速なオプションです。

avx512を搭載したx86-64 CPUでSIMD（Single Instruction Multiple Data）技術を使用すると、In-Memory Neighbor Graph Vector Indexの作成で最大10倍の高速化が可能になります。

NVIDIA cuVSライブラリを使用し、高帯域幅VRAMとTensorコアおよびCUDAコアを備えたNVIDIA GPUにより、In-Memory Neighbor Graph Vector Indexの作成において、SIMD比で最大10倍の高速化を実現できます。

始めてみましょう

Oracle Private AI Services Containerは、組織のコンプライアンス要件を満たしながらデータベースを過負荷にすることなく、バランスのとれた安全なオフラインのベクトル埋込み、またはVector Index作成の高速化を実現します。

Oracle Private AI Services ContainerをOracle Container Registryから直接ダウンロードし、Private AI Services Containerユーザーズ・ガイドで設定の詳細をすべて取得できます。

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