向量檢索是一項強大的信息處理技術，它將文本、圖像、音頻等數據轉化為數學向量，從而實現高效的搜索和分析功能，向量數據庫作為大模型的一項重要基礎設施已經被廣泛應用。當前，全球范圍內從事相關行業的公司紛紛推出了自己的向量數據庫，或者在現有數據庫中嵌入了向量檢索功能。這個領域的競爭變得越來越激烈，墨天輪網站上的國產向量數據庫流行度排名就是一個很好的例證。在十月份的最新排名中，TensorDB® 向量數據庫表現卓越，一舉升至榜首，受到廣泛的關注。
基于GPU的TensorDB®
TensorDB® 是上海愛可生信息技術股份有限公司研發的企業級向量數據庫軟件。該產品成功實現了對超大規模向量型數據的高效組織，可有效支持在不斷變化的環境中進行向量數據的快速比對，以滿足復雜場景下的實體分析與關系推斷需求。TensorDB® 解決了人工智能領域面臨的對非結構化數據管理、分析及處理的困難，提升了數據庫的異構融合能力。TensorDB® 具備卓越的并發檢索性能，支持出色的水平擴展，同時能夠滿足多元業務場景下的高可用需求。
更重要的是，TensorDB® 對 GPU 進行了深度優化，支持多卡和國產 GPU，從而顯著提高了性能。
什么是GPU
GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）最初主要用于圖形渲染，以在計算機屏幕上呈現圖像和視頻。然而，由于其強大的并行處理能力和高性能計算能力，GPU 已經被廣泛應用于科學計算、深度學習、數據分析和其他計算密集型任務。
在深度學習領域，GPU 的并行計算能力使其成為訓練神經網絡的關鍵工具。深度學習模型通常具有大量的矩陣運算和張量操作，這些任務可以通過 GPU 的并行處理來加速。因此，許多深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）都支持在 GPU 上進行模型訓練和推理，以提高性能并減少訓練時間。
除了深度學習，GPU 在科學計算、密碼學、加密貨幣挖礦等領域都發揮著重要作用。一些公司生產高性能計算卡專門用于加速各種計算任務，如 NVIDIA 的 Tesla 和 AMD 的 Radeon Instinct 系列。
綜上所述，GPU 是一種強大的硬件加速器，可用于加速各種計算任務，尤其是那些需要大規模并行計算的應用。
搭載GPU，大幅提升性能
各大企業在向量數據庫領域激烈角逐，為何是 TensorDB® 脫穎而出？
首先，TensorDB® 充分發揮 CPU/GPU 等異構計算平臺的資源優勢，利用不同計算單元的特性，從而提供高性能的計算支持。
其次，TensorDB® 不僅支持 NVIDIA GPU，還能夠兼容國產 GPU，如華為昇騰、天數智芯等。這意味著它可以在各種不同的硬件環境下實現計算加速。
此外，TensorDB® 具備單機多卡和多機多卡的分布式任務調度能力，能夠同時利用多張 GPU 卡，無論是單機多卡還是多機多卡的配置，以實現更高效的任務處理和并行計算。實現了高達 10 萬+ QPS 的高吞吐數據并發檢索，滿足用戶對低延遲和高并發性能的需求。這意味著可以在大規模數據集上快速進行搜索和分析。
并且在這些的基礎上 TensorDB® 完全適配國產 ARM 架構和生態環境，已經進行了國產化集成，完全適配國產 ARM 架構、國產操作系統以及國產 CPU 和 GPU 的生態環境。這有助于提高數據的安全性和可控性，同時也有助于降低產品的使用成本。
下一步計劃
綜上所述，TensorDB® 在向量數據庫領域取得了顯著的突破，不僅擁有卓越的性能，還在國產化集成方面取得了重要進展；高度優化的異構計算平臺使得 TensorDB® 成為處理大規模向量數據的理想選擇。隨著 TensorDB® 的不斷發展和完善，我們可以期待它能夠推動著信息處理領域的發展，為各行各業的用戶提供更高效的搜索和分析工具。TensorDB® 將會繼續拓展向量檢索技術的應用領域，為未來的信息處理帶來更多的機會和可能性。
