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向量检索是一项强壮的信息处理技能，它将文本、图画、音频等数据转化为数学向量，然后完成高效的查找和剖析功用，向量数据库作为大模型的一项重要基础设施现已被广泛使用。当前，全球范围内从事相关职业的公司纷纷推出了自己的向量数据库，或者在现有数据库中嵌入了向量检索功用。这个范畴的竞赛变得越来越剧烈，墨天轮网站上的国产向量数据库流行度排名就是一个很好的例证。在十月份的最新排名中，TensorDB® 向量数据库表现卓越，一举升至榜首，受到广泛的关注。

基于GPU的TensorDB®
TensorDB® 是上海爱可生信息技能股份有限公司研发的企业级向量数据库软件。(外贸企业邮局)该产品成功完成了对超大规模向量型数据的高效安排，可有效支撑在不断改变的环境中进行向量数据的快速比对，以满足复杂场景下的实体剖析与联系推断需求。TensorDB® 处理了人工智能范畴面临的对非结构化数据管理、剖析及处理的困难，提高了数据库的异构交融才能。TensorDB® 具有卓越的并发检索功能，支撑出色的水平扩展，一起可以满足多元业务场景下的高可用需求。
更重要的是，TensorDB® 对 GPU 进行了深度优化，支撑多卡和国产 GPU，然后明显进步了功能。

什么是GPU
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）最初首要用于图形烘托，以在核算机屏幕上出现图画和视频。然而，因为其强壮的并行处理才能和高功能核算才能，GPU 现已被广泛使用于科学核算、深度学习、数据剖析和其他核算密集型使命。
在深度学习范畴，GPU 的并行核算才能使其成为练习神经网络的关键东西。深度学习模型通常具有大量的矩阵运算和张量操作，这些使命可以通过 GPU 的并行处理来加快。因此，许多深度学习结构（如 TensorFlow、PyTorch 等）都支撑在 GPU 上进行模型练习和推理，以进步功能并减少练习时间。
除了深度学习，GPU 在科学核算、密码学、加密钱银挖矿等范畴都发挥着重要作用。一些公司出产高功能核算卡专门用于加快各种核算使命，如 NVIDIA 的 Tesla 和 AMD 的 Radeon Instinct 系列。
综上所述，GPU 是一种强壮的硬件加快器，可用于加快各种核算使命，尤其是那些需要大规模并行核算的使用。
搭载GPU，大幅提高功能
各大企业在向量数据库范畴剧烈角逐，为何是 TensorDB® 脱颖而出？
首先，TensorDB® 充分发挥 CPU/GPU 等异构核算渠道的资源优势，使用不同核算单元的特性，然后供给高功能的核算支撑。
其次，TensorDB® 不只支撑 NVIDIA GPU，还可以兼容国产 GPU，如华为昇腾、天数智芯等。这意味着它可以在各种不同的硬件环境下完成核算加快。
此外，TensorDB® 具有单机多卡和多机多卡的分布式使命调度才能，可以一起使用多张 GPU 卡，无论是单机多卡还是多机多卡的装备，以完成更高效的使命处理和并行核算。完成了高达 10 万+ QPS 的高吞吐数据并发检索，满足用户对低延迟和高并发功能的需求。这意味着可以在大规模数据集上快速进行查找和剖析。
并且在这些的基础上 TensorDB® 彻底适配国产 ARM 架构和生态环境，现已进行了国产化集成，彻底适配国产 ARM 架构、国产操作系统以及国产 CPU 和 GPU 的生态环境。这有助于进步数据的安全性和可控性，一起也有助于下降产品的使用本钱。
下一步方案
综上所述，TensorDB® 在向量数据库范畴取得了明显的打破，不只拥有卓越的功能，还在国产化集成方面取得了重要进展；高度优化的异构核算渠道使得 TensorDB® 成为处理大规模向量数据的理想挑选。跟着 TensorDB® 的不断发展和完善，我们可以期待它可以推进着信息处理范畴的发展，为各行各业的用户供给更高效的查找和剖析东西。TensorDB® 将会继续拓展向量检索技能的使用范畴，为未来的信息处理带来更多的机会和可能性。