Faiss使用多线程出现的性能问题 faiss在增加CPU的情况下,反而出现效率低下的问题. 从理论上看,作为一个CPU/GPU计算型的应用,更多的核意味着更大的计算吞吐能力,性能只会越来越好才是. 在实际过程中,通过taskset命令分配更多的核给faiss只会带来更长响应时间以及更大的响应时间偏差(variation). faiss的主要流程:建库(train).校验(sanity check).搜索. 由于建库是一次性操作,就不考虑建库带来的影响.对校验分析,也没有发现需要耗时太多的时间,

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

索引的I/O与复制 所有的函数都是深复制,我们不需要关心对象关系. I/O函数: write_index(index, "large.index"): 写索引到文件 Index * index = read_index("large.index") 读索引 复制函数: Index* index2 = clone_index(index): 返回索引的深复制 Index *index_cpu_to_gpu = index_cpu_to_gpu(resource, de

Faiss处理固定维度d的数据,矩阵每一行表示一个向量,每列表示向量的一项.Faiss采用32-bit浮点型存储. 假设xb为数据集,维度为\(nb\times{d}\):xq是查询数据,维度为\(nq\times{d}\) import numpy as np d = 64 # dimension nb = 100000 # database size nq = 10000 # nb of queries np.random.seed(1234) # make reproducible xb

在多个GPU上运行Faiss以及性能测试 一.Faiss的基本使用 1.1在CPU上运行 Faiss的所有算法都是围绕index展开的.不管运行搜索还是聚类,首先都要建立一个index. import faiss # make faiss available index = faiss.IndexFlatL2(d) # build the index # d is the dimension of data 在运行上述代码后,就可以添加数据并运行搜索了. index.add(xb) # xb i

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

faiss 个人理解: https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来,make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射(向量形式)存储到硬盘上, Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库.它包含了搜索任意大小的向量集合的算法,这些算法可能不适合RAM.它还包含用于评估和参数优化的支持代码.Faiss是用c++编写的,带有Python/numpy的完整包装.一些最有用的算法是在GPU上实现的.它是由Fa

简介 faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架.由Facebook AI Research研发. 具有以下特性. 1.提供多种检索方法 2.速度快 3.可存在内存和磁盘中 4.C++实现,提供Python封装调用. 5.大部分算法支持GPU实现 下面给出一些快速链接方便查找更多内容. github 官方文档 c++类信息 Troubleshooting 官方安装文档 安装 文档中给出来编译安装,conda等安装方式.因为公司服务器编译安装需要权限,所有我们一般使用conda的方式安装

1.Faiss简介 Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,支持十亿级别向量的搜索,是目前最为成熟的近似近邻搜索库.它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码.Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口.除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现.相关介绍参考<Faiss:Facebook 开源的相似性搜索类库> 2.Faiss安装 参考&l

写在前面 高性能向量检索库(milvus & faiss)简介 Milvus和Faiss都是高性能向量检索库,可以让你在海量向量库中快速检索到和目标向量最相似的若干个向量,这里相似度量标准可以是内积或者欧式距离等.这里借用milvus官方的话再次说明这两个库的特点: Milvus 是一款开源的.针对海量特征向量的相似性搜索引擎.基于异构众核计算框架设计,成本更低,性能更好. 在有限的计算资源下,十亿向量搜索仅毫秒响应. 说白了就是速度快,暂且不说十亿向量,自己写代码去完成对100万300维向量的

今天,有个哥们碰到一个问题,他有一个从库,只要是启动MySQL,CPU使用率就非常高,其中sys占比也比较高,具体可见下图. 注意:他的生产环境是物理机,单个CPU,4个Core. 于是,他抓取了CPU的历史信息,发现CPU飙高大概是从2017年1月1日8点10分开始的. 但是这个从库的负载并不高,通过他反馈的"show processlist"和"show engine innodb status\G"的结果可以看出来 show processlist mysql

继电器是如何成为CPU的(1) ——<穿越计算机的迷雾>整理和总结 究竟是如何设计的电路,具有计算和控制的智力? 这一点也不高深.本系列文章从初中学的最简单的电路图说起,看看能不能从最初的有一个继电器的电路,画到一个简单的CPU.电路图用multisim12.0绘制,这样就可以看到效果了. (注:虽然现代计算机是用半导体材料制作芯片的,但是电路原理和继电器材料没有不同.本人愚钝,只理解了继电器,还没有研究电子管.晶体管这些器件的工作原理.而继电器原理简单,用作讲解数字电路原理再好不过.) 从电

首先,看看什么是超线程概念 超线程技术就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率.超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程,虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

背景 近几日,公司的应用团队反应业务系统突然变慢了,之前是一直比较正常.后与业务部门沟通了解详情,得知最近生意比较好,同时也在做大的促销活动,使得业务数据处理的量出现较大的增长,最终系统在处理时出现瓶颈. 分析和追踪问题的根源 首先:通过工具追踪服务器的性能,主要定位什么资源.在什么时候出现瓶颈. 这样的工具很多,可以网上搜搜工具和使用方法如PerMon和PAL等,最终得到结果是在业务高峰期(中午12点到23点前)如下图,CPU资源使用率一直很高,初步可以判断是CPU资源紧张.那真的“资源”不够

KVM 虚拟化原理探究(3)- CPU 虚拟化 标签(空格分隔): KVM [TOC] CPU 虚拟化简介 上一篇文章笼统的介绍了一个虚拟机的诞生过程,从demo中也可以看到,运行一个虚拟机再也不需要像以前想象的那样,需要用软件来模拟硬件指令集了.虚拟机的指令集直接运行在宿主机物理CPU上,当虚拟机中的指令设计到IO操作或者一些特殊指令的时候,控制权转让给了宿主机(这里其实是转让给了vm monitor,下面检查VMM),也就是一个demo进程,他在宿主机上的表现形式也就是一个用户级进程. 用一

关于Cgroup的简单测试 [toc] 简单介绍Cgroup (如果对cgroup熟悉可以忽略) 一般情况下,cgroup挂载到一个虚拟文件目录,然后可以通过文件系统的API对其操作. ># mount | grep cgroup 可以查看mount point (debian) /sys/fs/cgroup/ (redhat) /cgroup/ 以下非特殊说明,均以ubuntu12.04(3.5.0-23-generic) 为准 如果没有,安装方式 ># apt-get install cg

resources 理解 %IOWAIT (%WIO) LINUX系统的CPU使用率和LOAD Linux Performance Observability Tools How Linux CPU Usage Time and Percentage is calculated Linux进程状态 man (on RHEL 7) # man mpstat %usr Show the percentage of CPU utilization that occurred while executi

昨天搞定了一个十万火急的issue,客户抱怨产品升级后系统会变慢和CPU使用率相当高,客户脾气很大,声称不尽快解决这个问题就退货,弄得我们 R&D压力很大,解决这个issue的任务分给了我,客户是南非的一个公司,由于时差问题,我只好在家远程解决问题,晚上8点半用 gotomeeting远程到客户电脑查看我们的系统,折腾了四个多小时,终于在凌晨时reproduce了这个high CPU,赶紧抓Log,用wireshark抓包,用gcore,gstack,strace和top保存了系统的相关输出.在

本文转载自inter官方网址:https://software.intel.com/zh-cn/articles/book-Processor-Architecture_CPU_work_process CPU的工作过程 CPU的基本工作是执行存储的指令序列,即程序.程序的执行过程实际上是不断地取出指令.分析指令.执行指令的过程. CPU从存放程序的主存储器里取出一条指令,译码并执行这条指令,保存执行结果,紧接着又去取指令,译码,执行指令--,如此周而复始,反复循环,使得计算机能够自动地工作.除