cuvs

高性能GPU向量搜索与聚类框架

cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架，专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言，实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS，也可将其集成到其他系统中，从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。

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介绍相关项目

pgvector - Postgres向量相似度搜索开源扩展

GithubPostgrespgvector向量相似度搜索开源项目索引近邻搜索

pgvector是Postgres的开源扩展,为向量相似度搜索提供支持。它能在Postgres数据库中存储和查询向量数据,支持精确和近似最近邻搜索,兼容多种向量类型和距离度量。pgvector继承了Postgres的ACID事务和时间点恢复等特性,为向量搜索提供了可靠的解决方案。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

jvector - 高性能向量索引库支持图索引和大规模搜索

ANNGithubJVector产品量化向量搜索图索引开源项目

JVector是一个基于图的向量索引库，采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制，具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能，有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索，为高维向量检索提供高效方案。

pgvectorscale - PostgreSQL扩展提升AI应用向量搜索性能并优化存储成本

AI应用GithubPostgreSQLpgvectorscale向量搜索开源项目性能优化

pgvectorscale是PostgreSQL的向量数据扩展，基于pgvector开发。它通过新的StreamingDiskANN索引和统计二进制量化压缩技术，提高了AI应用中嵌入向量的搜索性能和存储效率。与同类产品相比，pgvectorscale在保证相同召回率的情况下，显著降低了查询延迟，提高了吞吐量，同时大幅减少了存储成本。该项目采用Rust语言开发，为PostgreSQL社区贡献向量支持提供了新途径。

kdtree-rs - Rust实现的K维树库支持快速空间索引和邻近搜索

GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引

kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库，用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好，适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。

korvus - 高效开源搜索SDK，简化Postgres中的RAG流程

GithubJavaScriptKorvusPostgresPythonRAG开源项目

Korvus是一款开源搜索SDK，将整个RAG（检索增强生成）流程整合在单个数据库查询中。基于Postgres，支持Python、JavaScript和Rust等编程语言，提供高性能且可定制的搜索功能，减少基础设施的复杂性。它结合了LLMs、向量存储、嵌入生成、重排和摘要等功能，简化搜索架构，提升性能。

HugeCTR - GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架

GPU加速GithubHugeCTR嵌入开源项目推荐系统深度学习

HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。

Vast.ai - 全球领先的低成本GPU云计算资源平台

AI工具GPU租用Vast.ai云计算人工智能深度学习

Vast.ai作为全球GPU租赁市场平台，提供低成本云GPU计算资源。平台特色包括简单搜索界面、多样化供应商选择、按需和可中断租赁模式、实时竞价系统等。用户可通过GUI和CLI接口操作，并借助自动化硬件性能评估，轻松选择最适合的GPU资源，节省高达5-6倍的计算成本。

awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索

本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。

puck - 高效近似最近邻搜索库专注大规模数据集性能

ANN搜索GithubPuck内存优化向量索引开源项目高性能

Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库，其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法，在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化，可在有限内存下实现高召回率和低延迟，适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化，性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算，并提供Python接口，方便开发者集成使用。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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