注意
RAFT 中的向量搜索和聚类算法正在迁移到一个专门用于向量搜索的新库 cuVS。在此迁移过程中，我们将继续支持 RAFT 中的向量搜索算法，但在 RAPIDS 24.06（六月）版本发布后将不再更新它们。我们计划在 RAPIDS 24.10（十月）版本发布前完成迁移，并在 24.12（十二月）版本中将它们从 RAFT 中完全移除。
RAPIDS RAFT: 用于向量搜索及其他功能的通用加速函数和工具#
有用资源#
什么是 RAFT?#
RAFT 包含用于机器学习和信息检索的基础性常用算法和原语。这些算法经过 CUDA 加速，是更轻松地编写高性能应用程序的构建模块。
通过采用基于原语的算法开发方法，RAFT 可以
加速算法构建时间
通过最大限度地跨项目重用，减轻维护负担，并且
集中核心可重用计算，使未来的优化能惠及所有使用这些计算的算法。
虽然不尽全面，但以下通用类别有助于总结 RAFT 包含的加速构建模块
类别 |
示例 |
|---|---|
数据格式 |
稀疏与稠密格式，转换，数据生成 |
稠密运算 |
线性代数，矩阵和向量运算，切片，范数，因式分解，最小二乘法，SVD 和特征值问题 |
稀疏运算 |
线性代数，特征值问题，切片，范数，归约，因式分解，对称化，组件与标记 |
求解器 |
组合优化，迭代求解器 |
统计 |
抽样，矩和汇总统计，指标 |
工具与实用程序 |
用于开发 CUDA 应用程序的常用实用程序，多节点多 GPU 基础设施 |