随着数据量的爆炸式增长，在处理实时查询和大规模数据索引时，传统的CPU方法已经无法满足当今复杂的数据分析需求。为了有效加速矢量索引的构建过程并降低查询的成本，现在可以采用一种全新的混合GPU-CPU方法。
这种方法利用GPU的强大并行计算能力，与CPU的优势相结合，极大地提高了索引构建的效率。通过在Milvus中使用GPU-CAGRA（GPU-centric accelerated graph-based retrieval algorithm）技术，可实现更快速的索引构建过程和高可伸缩性的查询。
GPU-CAGRA算法充分利用GPU的并行计算优势，在构建索引时大大加快了数据处理速度。相比传统的CPU方法，GPU-CAGRA在大规模数据集上的表现更加出色，能够将索引构建的时间大幅缩短，提升应用的性能。
采用混合GPU-CPU方法进行矢量索引构建和查询，不仅能够提高系统的效率，还能够降低成本。通过充分利用GPU的计算资源，可以更高效地处理大规模的数据，满足日益增长的数据分析需求。
在信息爆炸的时代，选择混合GPU-CPU方法加速矢量索引和降低查询成本，将成为处理大数据的重要利器。让我们共同探索这一高效的新技术，为数据分析带来更加便捷和高效的解决方案。
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