faiss 占用cpu过高 faiss是Facebook的一个快速计算向量距离的库,适合要求快速计算海量向量距离的场景 docker已经限制了内存限制cpu,但是还是直接爆满宿主的cpu import faiss PROCESS_COUNT = 8 faiss.omp_set_num_threads(PROCESS_COUNT)# 自己能用的有多少核就写多少,就不会把宿主都爆满了...
这就可以用faiss/python文件下的几个文件解决,具体而言,可以使用array_conversions.py提供的vector_to_array、copy_array_to_vector进行转换;而swigfaiss.swig则定义了不少更底层的操作,比如swig_ptr可以将numpy数组转换成C指针,memcpy可以在Python代码里对不同C指针指向的数据进行倒腾,omp_set_num_threads可以设置faiss...
Faiss的多核心是通过openMP实现的。 默认OMP_NUM_THREADS等于所有可用的CPU数,即OpenMP默认将会在启动与核心数相同的线程数作为线程池。 默认情况下,openmp假定所有的调用都是计算密集型的。为了减少线程启动/唤醒过程需要上下文开销,系统必须时刻保证每一个线程都是alive状态。换句话说,要让线程活着,OpenMP会让线程池的...
nprobe=128, omp_num_threads=None, rebuild_index=True, verbose=True, **kwargs):importfaissifomp_num_threadsisnotNone: faiss.omp_set_num_threads(omp_num_threads) self.verbose = verbosewithTimer('[faiss] build index', verbose):ifindex_path !=''andnotrebuild_indexandos.path.exists( index_...
omp_num_threads=None, rebuild_index=True, verbose=True, **kwargs):importfaissifomp_num_threadsisnotNone: faiss.omp_set_num_threads(omp_num_threads) self.verbose = verbosewithTimer('[faiss] build index', verbose):ifindex_path !=''andnotrebuild_indexandos.path.exists( ...
在上述代码中,faiss.omp_set_num_threads(4)设置使用4个线程进行并行搜索,加速了 搜索过程。 4.利用利用GPU FAISS还支持GPU加速,通过IndexFlatGPU等索引结构,可以将向量数据加载到GPU上进行搜 索,显著提升搜索速度。例如: #初始化GPU资源 res=faiss.StandardGpuResources() ...
def __init__(self, feats, k, index_path='', index_key='', nprobe=128, omp_num_threads=None, rebuild_index=True, verbose=True, **kwargs): import faiss if omp_num_threads is not None: faiss.omp_set_num_threads(omp_num_threads) self.verbose = verbose with Timer('[faiss] build...
默认OMP_NUM_THREADS等于所有可用的CPU数,即OpenMP默认将会在启动与核心数相同的线程数作为线程池。 默认情况下,openmp假定所有的调用都是计算密集型的。为了减少线程启动/唤醒过程需要上下文开销,系统必须时刻保证每一个线程都是alive状态。换句话说,要让线程活着,OpenMP会让线程池的每个线程做大量的无意义计算占据时间...
def __init__(self, feats, k, index_path='', index_key='', nprobe=128, omp_num_threads=None, rebuild_index=True, verbose=True, **kwargs): import faiss if omp_num_threads is not None: faiss.omp_set_num_threads(omp_num_threads) self.verbose = verbose with Timer('[faiss] build...
int nt = omp_get_num_threads(); int rank = omp_get_thread_num(); // each thread takes care of a subset of lists // 这是omp开发中一个常用规避出现竞争技巧,每个线程负责若干个倒排链的插入操作,每个倒排链只属于一个线程,所以不会出现任何问题 ...