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CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？
CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？
开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
该文探讨了向量数据库在语义搜索和RAG中的核心作用，并介绍了四个开源向量数据库：Chroma、Milvus、Faiss和Weaviate。这些数据库用于存储高维向量，支持基于相似性的快速搜索，改变了传统的精确匹配方法。文章详细比较了它们的特性，如Chroma的易用性，Milvus的存储效率，Faiss的GPU加速，和Weaviate的图数据模型。选择合适的数据库取决于具体需求，如数据类型、性能和使用场景。
GPU计算资源智能调度：过去、现在和未来
随着AI和大数据技术发展，GPU成为关键计算组件。文章探讨了GPU计算资源调度从静态到动态再到智能调度的演变，现以机器学习优化资源利用率。未来趋势包括自适应调度、跨平台、集群级调度和能源效率优化，旨在提升GPU性能，推动人工智能和大数据领域进步。
Kubernetes（K8s）与虚拟GPU（vGPU）协同：实现GPU资源的高效管理与利用
本文探讨了如何使用Kubernetes和虚拟GPU(vGPU)实现异构GPU的协同调度。Kubernetes是一个容器编排平台，通过设备插件、资源规格、调度器扩展和节点标签实现GPU资源管理。vGPU技术允许物理GPU资源在多个虚拟机或容器中共享。文章详细介绍了vGPU的部署配置步骤，并提出了GPU资源调度、负载均衡和监控调优的方法。强调虚拟GPU的性能取决于硬件和驱动支持，合理配置能提供高性能计算环境。参考文献包括Kubernetes和NVIDIA官方文档及相关研究论文。
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