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faiss上的GPU流程,GPU与CPU之间的联系

GPU使用流程

1、初始化阶段

1.1:初始化GPU资源对象
目的: 为GPU上的操作分配和管理资源,例如临时内存和CUDA流。
操作: 创建StandardGpuResources对象来管理GPU的内存和计算资源。例如:

faiss::gpu::StandardGpuResources res;
res.setTempMemory(1024 * 1024 * 512);  // 分配512MB临时内存

对向量的操作: 此时还没有直接操作向量,而是为后续的向量计算预留空间。临时内存用于存储中间结果(如距离矩阵),内存大小需要根据向量数量和维度调整。
1.2:创建GPU索引
目的: 根据搜索需求选择并创建适合的GPU索引类型。
操作: 根据数据集特性和精度要求,选择索引类型,例如GpuIndexFlatL2(精确搜索)或GpuIndexIVFFlat(近似搜索)。示例:

faiss::gpu::GpuIndexFlatL2 index(&res, d);  // d为向量维度

对向量的操作:此时向量尚未加载,索引仅初始化了一个空的结构,等待后续数据填充。索引类型决定了向量如何被组织和计算(例如L2距离)。

2、数据加载与传输

这一阶段将向量数据从CPU内存传输到GPU显存,为GPU计算做准备。
2.1:数据在CPU内存中
操作:数据集和查询向量以浮点数矩阵形式存储在CPU内存中。数据集包含nb个d维向量,查询集包含nq个d维向量:

float* xb;  // 数据集,形状为 (nb, d)
float* xq;  // 查询集,形状为 (nq, d)

对向量的操作:每个向量是一个d维浮点数数组,存储在连续的CPU内存中。例如,一个向量可能是[x1, x2, …, xd],表示一个数据点。这些向量通常从文件加载或生成。
2.2:数据拷贝到GPU显存中
操作:将数据集从CPU内存传输到GPU显存。例如:

index.add(nb, xb);  // 将数据集xb拷贝到GPU并添加到索引

对向量的操作:每个向量(d维浮点数数组)通过add方法从CPU内存拷贝到GPU显存。FAISS内部会为这些向量分配显存空间,并将其存储在索引中。例如,一个向量[x1, x2, …, xd]被完整传输到GPU,成为索引的一部分。

3、GPU计算阶段

在GPU上,FAISS利用CUDA并行计算能力对向量进行索引构建和近邻搜索。
3.1:索引构建
目的:根据索引类型,构建数据结构以加速搜索。
操作
对于GpuIndexFlatL2,构建过程主要是将向量加载到GPU显存。
对于GpuIndexIVFFlat,需要先训练聚类器,然后添加向量:

index.train(nb, xb);  // 训练聚类器
index.add(nb, xb);    // 添加向量到索引

对向量的操作
训练:在train中&#x

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