一个名为 mlxVS 的开源库已发布,它允许在 Apple Silicon 上使用 MLX 框架进行 GPU 加速的最近邻搜索算法。该库移植了 NVIDIA 的 cuVS 算法,包括 NN-Descent 和 CAGRA,从而能够从 Python 或 C++ 进行高效的最近邻计算。在 MacBook Pro M3 Pro 上的基准测试显示了具有竞争力的性能,CAGRA 实现了高召回率和查询速度。 AI
影响 在 Apple Silicon 上实现高效的最近邻搜索,可能加速依赖此类计算的 AI 工作负载。
排序理由 发布了一个将现有算法移植到新平台的开源库。
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