【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种搜索方法及相关装置。
技术介绍
1、在针对查询内容在海量数据中进行查询，是在很多领域进行查询的基础任务，可以采用高位空间搜索给定查询点的若干最接近点的方式。其中，基于图的近似最近邻搜索（anns，approximate nearest neighbor search）是一种利用图结构来加速高维数据搜索的技术，该方法能够在大规模数据集中显著减少搜索路径和计算量，在查询速度和查询精度上具有优异性能，目前被广泛应用于各种海量数据搜索场景中。
2、相较于软件实现anns，通过硬件fpga（field-programmable gate array，现场可编程门阵列）等硬件通过对高维数据计算的并行加速，能实现更大的每秒处理量（qps，query per second）和更低的处理延迟。
3、但是通过fpga加速来实现anns也会面临与软件实现类似的问题，也就是需要将索引图的海量数据存放在内存中并用于每次计算迭代的查找读取，对内存的读取带宽要求很高，这也就导致fpga等硬件加速的算力优势不...
【技术保护点】
1.一种搜索方法，包括：
2.根据权利要求1所述的搜索方法，所述以设定N比特搜索精度至少在所述目标簇中搜索，得到与所述查询向量匹配的候选集合，包括：
3.根据权利要求2所述的搜索方法，所述依据所述查询向量，在第一精度量化的索引图中确定目标簇，包括：
4.根据权利要求2所述的搜索方法，所述针对所述查询向量，以设定N比特搜索精度至少在所述内存中的目标簇搜索，得到候选集合，包括：
5.根据权利要求1所述的搜索方法，所述以设定N比特搜索精度至少在所述目标簇中搜索，得到与所述查询向量匹配的候选集合，包括：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种搜索方法，包括：
2.根据权利要求1所述的搜索方法，所述以设定n比特搜索精度至少在所述目标簇中搜索，得到与所述查询向量匹配的候选集合，包括：
3.根据权利要求2所述的搜索方法，所述依据所述查询向量，在第一精度量化的索引图中确定目标簇，包括：
4.根据权利要求2所述的搜索方法，所述针对所述查询向量，以设定n比特搜索精度至少在所述内存中的目标簇搜索，得到候选集合，包括：
5.根据权利要求1所述的搜索方法，所述以设定n比...
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