针对聚类和相似性搜索的新算法设计库 FAISS

Creative Commons
C/C++
跨平台
Facebook
2017-03-08
王练

FAISS 是 Facebook AI 研究团队开源的针对聚类和相似性搜索库,它包含一种在任意大小的向量集合中搜索直到可能不适合在 RAM 中的新算法。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss 是用 C ++ 编写的,带有 Python / numpy 的完整封装,并使用 GPU 来获得更高的内存带宽和计算吞吐量。

FAISS 整合的算法包括: 

  • Fast K-Nearest Neighbour

  • QuickSelect

  • Warpselect

  • K-Means clustering

  • ……

特性:

  • 使用 C++ 编写,有完整的  Python/numpy 封装。

  • 支持单个、多 GPU。

  • 具有高可拓性,通常可支持最多 100 个维度。

  • 基于 BLAS 和 CUDA。

  • 比当前最先进的库快 8.5 倍。

FAISS 相似性搜索:

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