쪽팔리면 질문하지 맙시다. 소중한 답변 댓글을 삭제하는건 부끄러운 일 입니다 

(우선 취미용임을 밝힙니다)

최근에 딥러닝에 매우 큰 관심을 갖게 되었고, 특히 sentence similarity 비교에 관심이 생겼습니다.

하여... faiss 를 통해 대략 1.5만개의 문서들을 불러들여와 embedding 파일들을 120기가 정도를 만들었는데 속도에 매우 불만입니다. (980 pro 위에 저장되어 있습니다)

원래는 milvus라는 local vector database 로 이 embeddings들을 다룰라했는데 제 3990x가 avx512를 지원을 안 하는 것도 있고(그래서인지 create_index 기능이 작동하지 않는 것 같습니다) milvus가 docker 중심으로 돌아가는 판국이라 마음에 안 들었습니다. 우분투 standalone도 써먹기 별로고... (제가 못 다루는 것도 있지만.. 3990x 워크스테이션에는 윈도우가 깔려있습니다)

따라서 차선책으로 faiss를 통해 embeddings 파일들을 생성해 나중에 쿼리를 입력했을 때 불러오자! 라는 식으로 진행했는데

불러오는데 수십초 걸리네요.

.....

그래서 어찌어찌 상상의 흐름이 램디스크쪽으로 흘러가게 됐는데

이런 식으로 100기가 정도씩을 램 디스크로 사용하시는 분들의 사용례를 들어보고 싶습니다.

찾아보니 2cpu에서는 primocache가 대세인 것 같은데, 설정 등을 어떻게들 하시는지 자세하게 예기해주시면

정말정말 감사할 것 같습니다 ^^