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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
weaviate - 高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库
GithubWeaviate向量数据库开源开源项目快速搜索机器学习
Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库，采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快，还具备高度灵活性，支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外，Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对，并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。
usearch - 快速轻量的开源向量搜索引擎
GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
USearch是一个开源的单文件相似性搜索引擎,专注于向量和文本搜索。该引擎比FAISS性能提升10倍,支持多种编程语言和平台。USearch提供SIMD优化和自定义度量功能,具有高内存效率,可从磁盘直接查看大型索引。它兼容多种数据库,适用于语义搜索、聚类等场景,为向量搜索提供了灵活高效的解决方案。
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。
NeuroRA - 多模态神经数据表征分析工具箱
GithubNeuroRAPython工具箱多模态神经数据开源项目神经数据分析表征相似性分析
NeuroRA是一个开源的Python工具箱，用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型，提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法，为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。
ROCm - 开源GPU计算软件栈推动高性能与科学计算
GPU计算GithubHIPROCm开源软件开源项目机器学习
AMD ROCm是一个开源GPU计算软件栈，提供完整的驱动、开发工具和API生态系统。它支持从底层内核到终端应用的全方位GPU编程，专门针对高性能计算、人工智能和科学计算领域优化。ROCm支持多种编程模型，并与主流机器学习框架深度集成。通过HIP技术，ROCm实现了卓越的跨平台可移植性，使开发者能够在各类GPU平台上灵活部署代码，适用范围涵盖从普通游戏GPU到大规模超算集群。
vearch - 云原生分布式向量数据库，支持高效相似性搜索
GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索
Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目，专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤，具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时，Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK，适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。
Qdrant - 开源高性能向量数据库与相似度搜索引擎
AI工具Qdrant人工智能向量搜索开源技术数据库
Qdrant是一款开源向量数据库和相似度搜索引擎，专注于高维向量处理和大规模AI应用。基于Rust开发，Qdrant提供高性能和可靠性，支持云原生扩展和高可用性。它易于部署使用，具有成本效益的存储选项。Qdrant适用于高级搜索、推荐系统、检索增强生成(RAG)、数据分析和异常检测等场景。作为新一代AI应用的基础，Qdrant能处理数十亿向量，满足企业级需求。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
juice - 综合机器学习框架集合 为开发者提供全面解决方案
CUDAGithubJuiceOpenCLRust开源项目机器学习
Juice项目是一个综合性机器学习框架集合，包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链，支持CUDA和OpenCL后端，并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。
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