EN // ENGLISH
QDRANT-HNSW // Cơ Sở Dữ Liệu Vector HNSW Tốc Độ Cao

Tính Dung Lượng RAM & NVMe Cho Qdrant Vector Database (100K – 50M Vectors) — VRAMForge

VRAMForge Blueprint: Viết bằng Rust cực nhẹ, Qdrant truy vấn ngữ nghĩa dưới 5ms. Khi bật nén Scalar int8 kết hợp mmap trên ổ cứng NVMe, bạn có thể lưu hàng chục triệu vector với chi phí cực thấp. Chúng tôi đối chiếu trọng số nén và KV-cache dưới đây theo biểu phí nhà cung cấp ngày 2026-11-12.

Nạp QDRANT-HNSW vào Bàn Tính VRAMForge →

Bảng Định Cỡ Trọng Số & KV-Cache QDRANT-HNSW Trên VRAMForge

Biến Thể Cấu Hình Trọng Số / Cốt Lõi Đệm KV / Phụ Trợ Phân Khúc Khuyên Dùng Tốc Độ Ước Tính
500K Vectors (1024d BGE-M3, FP32 RAM) 3.1 GB HNSW+Vec 0.6 GB OS Cache 8 GB RAM (Hostinger KVM 2) 1.8 ms p95
2M Vectors (1536d, FP32 In-Memory) 18.4 GB HNSW+Vec 2.5 GB OS Cache 32 GB RAM (Hostinger KVM 8) 2.6 ms p95
10M Vectors (1024d, INT8 Scalar + mmap) 14.2 GB Hot RAM 52 GB NVMe Disk 32–64 GB UltaHost / InterServer 4.9 ms p95
25M Vectors (1536d, Binary Quant + NVMe) 19.5 GB Hot RAM 190 GB NVMe Disk 64 GB Dedicated Ryzen / VDS 6.2 ms p95

Lệnh Khởi Chạy CLI & Tinh Chỉnh QDRANT-HNSW Trên VRAMForge

# Production Qdrant container with API key & NVMe storage volume
docker run -d --name qdrant \
  -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
  -e QDRANT__SERVICE__API_KEY="replace_with_strong_32char_secret" \
  -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z \
  qdrant/qdrant:latest

Hạ Tầng Khớp Dung Lượng Cho QDRANT-HNSW (Giá Công Khai 2026-11-12) — VRAMForge

Câu Hỏi Kỹ Thuật Về QDRANT-HNSW Trên VRAMForge