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raft

可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

RAFTGPU加速机器学习向量搜索CUDAGithub开源项目

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。

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介绍相关项目
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。
radient - 多模态非结构化数据向量化和ETL开源工具
ETLGithubRadient向量化嵌入开源项目非结构化数据
Radient是一款开源的非结构化数据处理工具，支持将音频、图形、图像、分子和文本等多种数据类型转换为嵌入向量。该项目不仅提供简单的向量化功能，还支持构建复杂的向量中心工作流。Radient特点包括易用性高、多模态支持、性能优化选项，以及完整的ETL流程构建能力，为开发者提供了高效处理非结构化数据的解决方案。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。
rag-fusion - 多重查询生成与排名融合的新型搜索技术
GithubRAG-Fusion向量搜索开源项目搜索技术查询生成重排算法
RAG-Fusion是一种创新搜索方法，旨在弥合传统搜索与复杂人类查询间的差距。它结合检索增强生成(RAG)技术，通过多重查询生成和倒数等级融合重排搜索结果。该项目利用OpenAI的GPT模型生成多样化查询，进行向量搜索，并应用倒数等级融合算法重新排序相关文档。RAG-Fusion致力于挖掘隐藏在热门结果之外的深层知识，推动搜索技术迈向新前沿。
marqo - 向量搜索引擎 ，实现文本和图像内容的矢量化处理及检索
GithubMarqo向量搜索嵌入生成开源项目数据索引机器学习
Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎，不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索，更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作，且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间，同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架，强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息，包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本，例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe，以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流，提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证，鼓励在研究中引用。
rag-experiment-accelerator - 增强搜索实验效能的全新Azure AI工具
Azure AI SearchGithubOpenAIRAG Experiment Accelerator实验工具开源项目性能优化
RAG Experiment Accelerator是一款面向研究人员、数据科学家和开发者的多功能工具，旨在利用Azure AI Search和RAG模式提升搜索查询实验和评估的效率。主要功能包括实验设定、Azure服务集成、搜索索引创建、多种文档加载器支持、自定义查询生成、多种搜索类型支持，以及细致的结果评估，且全程自动生成报告。最新的更新增加了内容采样功能，确保实验样本的代表性。
Raphtory - Rust编写的高性能图数据库 支持时间旅行和复杂分析
GithubPython APIRaphtory图分析图数据库开源项目时态图
Raphtory是一款高性能图数据库，支持大规模数据处理和复杂分析。具备时间旅行、全文搜索等特性，适用于各类图数据应用场景。易于安装和集成，为复杂图数据分析提供强大支持。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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