针对聚类和相似性搜索的新算法设计库 FAISS

• 授权协议: Creative Commons
• 开发语言: C/C++
• 操作系统: 跨平台
• 软件首页: https://github.com/facebookresearch/faiss
• 软件文档: https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/master/README.md
• 官方下载: https://github.com/facebookresearch/faiss

软件介绍

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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