15 Punkte von xguru 2022-06-28 | Noch keine Kommentare. | Auf WhatsApp teilen
  • Komprimiert Datenvektoren und führt mathematische Operationen direkt im komprimierten Zustand aus
  • Wenn man eine große Sammlung dichter Vektoren hat und verlustbehaftete Komprimierung tolerieren kann
    → reduziert Speicherbedarf und Rechenzeit um das 10- bis 200-Fache
  • Implementiert in C++, mit Python-Wrapper
  • Unterstützung für AVX2-Befehle erforderlich

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