TorchPQ：基于PyTorch的近似最近邻搜索库

TorchPQ：基于PyTorch的近似最近邻搜索库

TorchPQ Approximate nearest neighbor search with product quantization on GPU in pytorch and cuda 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchPQ

项目基础介绍

TorchPQ 是一个开源项目，旨在为近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，ANNS）和最大内积搜索（Maximum Inner Product Search，MIPS）提供基于GPU的解决方案，使用了产品量化（Product Quantization，PQ）算法。该库主要使用 Python 编程语言，并且依赖于 PyTorch 框架以及 CUDA 进行加速。

核心功能

• 近似最近邻搜索：通过产品量化算法，TorchPQ 可以在保证搜索效率的同时，快速找到近似最近的向量。
• 最大内积搜索：除了传统的最近邻搜索外，TorchPQ 也支持最大内积搜索。
• GPU加速：所有搜索和量化操作都通过CUDA在GPU上执行，大大提高了处理速度。
• 向量编码和解码：TorchPQ 可以用于向量的有损压缩和解压缩。
• 动态索引扩展：当数据量增大时，索引可以自动扩展以适应更多的数据点。

最近更新功能

根据项目仓库的更新日志，最近的更新可能包括以下内容：

• 性能优化：对核心算法进行优化，提高搜索的效率和准确性。
• 功能增强：增加新的距离度量方法，如余弦相似度。
• 代码重构：改进代码结构，提高代码的可读性和可维护性。
• 错误修复：修复了在特定情况下可能出现的问题，提升了库的稳定性和可靠性。

请注意，上述信息是基于项目提供的文档和更新日志总结的，具体的功能更新和优化细节需要参考项目的最新提交记录和发布说明。

TorchPQ Approximate nearest neighbor search with product quantization on GPU in pytorch and cuda 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchPQ