文件 quantize_lut.h

namespace faiss

具有多种变体的 k-means 聚类实现。

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此源代码根据 MIT 许可证获得许可，该许可证位于此源树的根目录中的 LICENSE 文件中。

IDSelector 旨在定义要处理的向量子集（用于删除或作为搜索的子集）

PQ4 SIMD 打包和累积函数

基本内核使用 bbs = nb * 2 * 16 个向量累积 nq 查询向量，并为此生成一个输出矩阵。 当 nq * nb <= 4 时它很有趣，否则寄存器溢出变得太大。

这些函数的实现分布在 3 个 cpp 文件中，以减少并行编译时间。 模板被显式实例化。

此文件包含计算距离的内核的回调。

在整个库中，向量以 float * 指针的形式提供。 当批量处理（添加/搜索）多个向量时，大多数算法都可以得到优化。 在这种情况下，它们作为矩阵传入。 当大小为 d 的 n 个向量作为 float * x 提供时，向量 i 的分量 j 为

x[ i * d + j ]

其中 0 <= i < n 且 0 <= j < d。 换句话说，矩阵始终是紧凑的。 指定矩阵大小时，我们称其为 n*d 矩阵，这意味着行优先存储。

I/O 函数可以读/写到文件名、文件句柄或抽象介质的对象。

读取函数返回应使用 delete 释放的对象。 这些对象中的所有引用都归该对象所有。

反向列表的定义 + 一些实现该接口的常见类。

由于 IVF（倒排文件）索引对于大规模用例非常有用，因此我们将与它们相关的一些函数分组到这个小库中。 大多数函数都适用于 IndexIVF 和嵌入在 IndexPreTransform 中的 IndexIVF。

此文件实现了除 L2 和内积之外的额外度量

实现了一些神经网络层，主要用于支持 QINCo

定义了一些对一组向量应用转换的对象。 通常这些是预处理步骤。

namespace quantize_lut

将 PQ 浮点查找表 (LUT) 量化为 uint8，并将偏差量化为 uint16 的函数。 累积应该在 uint16 中进行。 量化系数是浮点数 (a, b)，使得

 original_value = quantized_value * a / b
量化最困难的部分是需要将多个 LUT 加在一起。 在这种情况下，必须选择系数 a 以使总和适合 uint16 累加器。

函数

void round_uint8_per_column(float *tab, size_t n, size_t d, float *a_out = nullptr, float *b_out = nullptr)
void round_uint8_per_column_multi(float *tab, size_t m, size_t n, size_t d, float *a_out = nullptr, float *b_out = nullptr)
void quantize_LUT_and_bias(size_t nprobe, size_t M, size_t ksub, bool lut_is_3d, const float *LUT, const float *bias, uint8_t *LUTq, size_t M2, uint16_t *biasq, float *a_out = nullptr, float *b_out = nullptr)

LUT 量化为 uint8 和偏置为 uint16。

(nprobe, M, ksub, lut_is_3d) 确定 LUT 的大小

LUT 输入

  • 2D 大小 (M, ksub): 每个 probe 的单个矩阵 (lut_is_3d=false)

  • 3D 大小 (nprobe, M, ksub): 每个 probe 的单独 LUT (lut_is_3d=true) 偏置输入

  • nullptr: 偏置为 0

  • 大小 (nprobe): 每个 probe 一个偏置 输出

  • LUTq LUT 的 uint8 版本 (M 大小向上舍入到 M2)

  • biasq (或 nullptr): LUT 的 uint16 版本

  • a, b: 用于近似真实距离的标量

void aq_quantize_LUT_and_bias(size_t nprobe, size_t M, size_t ksub, const float *LUT, const float *bias, size_t M_norm, int norm_scale, uint8_t *LUTq, size_t M2, uint16_t *biasq, float *a_out, float *b_out)
float aq_estimate_norm_scale(size_t M, size_t ksub, size_t M_norm, const float *LUT)