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CertEx：GPU 上精确 kNN 视觉检索方法
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日，arXiv cs.CV 刊出论文《CertEx：通过认证排除实现大规模精确视觉检索》。该工作提出一种基于“认证排除”的 GPU 精确 kNN 方法，在 16 个规模最多达 100M 向量的数据集上，对每条查询都返回精确结果。其做法是用半精度存储每个向量的下界投影，并把舍入证书折进同一个 tensor-core 点积，从而只需对少数保留向量计算精确距离。报道称，其吞吐量达到单张 H100 上最快 cuVS 搜索的 7.1× 至 18.0×，在要求每条查询都必须精确的场景下优于量化与图索引。目前该工作以论文形式公开，暂无后续进展报道。
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最新进展10月16日 12:00
CertEx 论文公开：单张 H100 上吞吐量达最快 cuVS 搜索的 7.1×–18.0×。报道时间线
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10月16日
- arXiv cs.CVCertEx：通过认证排除实现大规模精确视觉检索
CertEx 提出基于"认证排除"的 GPU 精确 kNN 方法，在 16 个最多 100M 向量的数据集上对每条查询都返回精确结果。它用半精度存储每个向量的下界投影，并把舍入证书折进同一个 tensor-core 点积，从而只对少数保留向量计算精确距离。其吞吐量达单张 H100 上最快 cuVS 搜索的 7.1× 到 18.0×，在每条查询都必须精确时优于量化与图索引。
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