벡터 임베딩 저장용량 계산기

벡터 임베딩 저장용량 계산기 사용법

벡터 임베딩을 저장할 때 필요한 원시 용량을 빠르게 추정하는 계산기입니다. 벡터 차원, 임베딩 데이터 타입, 저장할 문서 개수를 입력하면 전체 벡터 값이 차지하는 공간을 계산합니다.

임베딩 모델을 선택하거나 벡터 데이터베이스의 저장 규모를 계획할 때 활용할 수 있습니다. 실제 필요한 디스크 공간은 검색 인덱스와 메타데이터 등으로 인해 계산 결과보다 커질 수 있습니다.

계산 방법

벡터 하나의 용량은 벡터 차원에 데이터 타입별 값당 바이트 수를 곱해 계산합니다. 전체 원시 저장용량은 여기에 저장할 문서 개수를 곱합니다.

데이터 타입별 값당 바이트 수는 float64가 8바이트, float32가 4바이트, float16이 2바이트, int8과 uint8이 1바이트입니다. 저장 단위는 1KB를 1,000바이트로 환산합니다.

계산 예시

• 상황 1: 벡터 차원 1536, float32, 문서 10,000개라면 벡터 하나는 6,144바이트입니다. 전체 원시 저장용량은 61,440,000바이트로 약 61.44MB입니다.
• 상황 2: 벡터 차원 768, float16, 문서 50,000개라면 벡터 하나는 1,536바이트이고 전체 원시 저장용량은 약 76.8MB입니다.
• 상황 3: float32 대신 int8을 사용하면 같은 차원과 문서 개수에서 벡터 값 자체의 저장용량을 약 4분의 1로 줄일 수 있습니다.

사용 시 주의사항 및 활용 팁

• 본 계산기 결과는 임베딩 벡터 값만 고려한 단순 추정 참고용 수치입니다.
• HNSW, IVF 등 검색 인덱스는 원시 벡터 용량에 추가 공간을 사용합니다.
• 문서 ID, 원문, 메타데이터, 필터링 필드, 로그 및 백업 공간도 별도로 계산해야 합니다.
• 실무에서는 장애 대응과 데이터 증가를 고려해 계산 결과보다 충분한 디스크 여유 공간을 확보하세요.
• float16이나 int8 양자화를 적용하면 저장공간과 메모리 사용량을 줄일 수 있지만 검색 정확도와 재현율을 함께 검증해야 합니다.