벡터 검색 인덱스 메모리 계산기

벡터 검색 인덱스 메모리 계산기 사용법

벡터 검색 인덱스 메모리 계산기는 임베딩 벡터의 개수와 차원, 저장 데이터 타입을 바탕으로 필요한 메모리를 추정하는 도구입니다. 인덱스 구조와 검색 엔진에 따라 발생하는 추가 공간을 오버헤드 비율로 반영할 수 있어 데이터베이스나 검색 서버의 용량을 계획할 때 유용합니다.

벡터 수에는 저장할 임베딩의 총 개수를 입력하고, 벡터 차원에는 임베딩 하나가 가진 숫자의 개수를 입력합니다. 데이터 타입은 각 숫자를 저장하는 데 필요한 바이트 수를 결정하며, 인덱스 오버헤드는 원본 벡터 외에 필요한 검색 구조의 추가 공간을 의미합니다.

계산 방법

먼저 벡터 수에 차원 수와 차원 하나를 저장하는 데 필요한 바이트 수를 곱해 원본 벡터 메모리를 계산합니다. 그 다음 인덱스 오버헤드율만큼 추가 메모리를 더하고, 최종 결과를 MiB와 GiB로 환산합니다.

float32는 차원당 4바이트, float16은 2바이트, int8은 1바이트를 사용합니다. 같은 벡터 수와 차원이라도 데이터 타입을 줄이면 메모리 사용량을 크게 낮출 수 있지만 검색 품질과 모델 호환성을 함께 검토해야 합니다.

계산 예시

• 상황 1: 벡터 1,000개, 128차원, float32, 오버헤드 20%라면 원본 메모리는 512,000바이트이고 오버헤드를 포함한 예상 메모리는 약 0.59MiB입니다.
• 상황 2: 벡터 10,000개, 384차원, int8, 오버헤드 30%라면 원본 메모리는 3,840,000바이트이고 최종 예상 메모리는 약 4.76MiB입니다.

사용 시 주의사항 및 활용 팁

• 본 계산기 결과는 단순 추정 참고용 수치입니다.
• HNSW, IVF, PQ 등 인덱스 방식에 따라 실제 오버헤드율이 달라질 수 있습니다.
• 메타데이터, 문서 원문, 복제본, 검색 캐시와 운영체제 메모리까지 함께 고려하세요.
• 대규모 배포 전에는 실제 데이터로 인덱스를 생성해 피크 메모리와 디스크 사용량을 측정하는 것이 좋습니다.