向量检索是一项壮大的信息处置手艺，它将文本、图象、音频等数据转化为数学向量，从而实现高效的搜刮和阐发功能，向量数据库作为年夜模子的一项主要根本举措措施已被普遍利用。当前，全球规模内从事相干行业的公司纷纭推出了本身的向量数据库，或在现稀有据库中嵌入了向量检索功能。这个范畴的竞争变得愈来愈剧烈，墨天轮网站上的国产向量数据库风行度排名就是一个很好的例证。在十月份的最新排名中，TensorDB® 向量数据库表示出色，一举升至榜首，遭到普遍的存眷。

基在GPU的TensorDB®

TensorDB® 是上海爱可生信息手艺股分有限公司研发的企业级向量数据库软件。该产物成功实现了对超年夜范围向量型数据的高效组织，可有用撑持在不竭转变的情况中进行向量数据的快速比对，以知足复杂场景下的实体阐发与关系揣度需求。TensorDB® 解决了人工智能范畴面对的对非布局化数据治理、阐发和处置的坚苦，晋升了数据库的异构融会能力。TensorDB® 具有出色的并发检索机能，撑持超卓的程度扩大，同时可以或许知足多元营业场景下的高可用需求。

更主要的是，TensorDB® 对 GPU 进行了深度优化，撑持多卡和国产 GPU，从而显著提高了机能。

甚么是GPU

GPU（Graphics Processing Unit，图形处置单位）最初首要用在图形衬着，以在计较机屏幕上显现图象和视频。但是，因为其壮大的并行处置能力和高机能计较能力，GPU 已被普遍利用在科学计较、深度进修、数据阐发和其他计较密集型使命。

在深度进修范畴，GPU 的并行计较能力使其成为练习神经收集的要害东西。深度进修模子凡是具有年夜量的矩阵运算和张量操作，这些使命可以经由过程 GPU 的并行处置来加快。是以，很多深度进修框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）都撑持在 GPU 长进行模子练习和推理，以提高机能并削减练习时候。

除深度进修，GPU 在科学计较、暗码学、加密货泉挖矿等范畴都阐扬侧重要感化。一些公司出产高机能计较卡专门用在加快各类计较使命，如 NVIDIA 的 Tesla 和 AMD 的 Radeon Instinct 系列。

综上所述，GPU 是一种壮大的硬件加快器，可用在加快各江南体育类计较使命，特别是那些需要年夜范围并行计较的利用。

搭载GPU，年夜幅晋升机能

各年夜企业在向量数据库范畴剧烈比赛，为什么是 TensorDB® 脱颖而出？

起首，TensorDB® 充实阐扬 CPU/GPU 等异构计较平台的资本优势，操纵分歧计较单位的特征，从而供给高机能的计较撑持。

其次，TensorDB® 不但撑持 NVIDIA GPU，还可以或许兼容国产 GPU，如华为昇腾、天数智芯等。这意味着它可以在各类分歧的硬件情况下实现计较加快。

另外，TensorDB® 具有单机多卡和多机多卡的散布式使命调剂能力，可以或许同时操纵多张 GPU 卡，不管是单机多卡仍是多机多卡的设置装备摆设，以实现更高效的使命处置和并行计较。实现了高达 10 万+ QPS 的高吞吐数据并发检索，知足用户对低延迟和高并发机能的需求。这意味着可以在年夜范围数据集上快速进行搜刮和阐发。

而且在这些的根本上 TensorDB® 完全适配国产 ARM 架构和生态情况，已进行了国产化集成，完全适配国产 ARM 架构、国产操作系统和国产 CPU 和 GPU 的生态情况。这有助在提高数据的平安性和可控性，同时也有助在下降产物的利用本钱。

下一步打算

综上所述，TensorDB® 在向量数据库范畴获得了显著的冲破，不但具有出色的机能，还在国产化集成方面获得了主要进展；高度优化的异构计较平台使得 TensorDB® 成为处置年夜范围向量数据的抱负选择。跟着 TensorDB® 的不竭成长和完美，我们可以等候它可以或许鞭策着信息处置范畴的成长，为各行各业的用户供给更高效的搜刮和阐发东西。TensorDB® 将会继续拓展向量检索手艺的利用范畴，为将来的信息处置带来更多的机遇和可能性。