facebookresearch/faiss
github.com/facebookresearch/faissv1.13.0
この記事は、Facebook Researchが開発したFAISS（Facebook AI Similarity Search）のバージョン1.13.0のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、前のバージョン1.12.0からの変更点や新機能が含まれています。具体的な変更内容は、フルチェンジログに記載されており、ユーザーは新しい機能や修正点を確認することができます。FAISSは、高速な類似検索を可能にするライブラリであり、特に大規模なデータセットに対して効果的です。リリース日は2023年11月12日で、GitHub上で公開されています。 • FAISSのバージョン1.13.0がリリースされた。 • 前のバージョン1.12.0からの変更点が含まれている。 • フルチェンジログで具体的な変更内容を確認できる。 • FAISSは高速な類似検索を実現するライブラリである。 • 大規模データセットに対して効果的な性能を持つ。
v1.12.0
この記事は、Facebook ResearchのFaissライブラリのバージョン1.12.0のリリースに関する内容です。このリリースでは、拡張API用のExサフィックスの追加、SIMD最適化、Binary CAGRAのNN Descentの実装、GPU用のCUDA 12.4に対するFaissクラシックのナイトリーパブリッシュの追加などが行われました。また、IndexIDMapのCagra fp16サポートや、複数のIVFインデックスでのdecode_vectorsのサポートも含まれています。さらに、いくつかのユニットテストの追加や、未使用のヘッダーの削除、GPUインデックスのメモリブロックの再利用など、パフォーマンス向上に寄与する変更も行われています。 • バージョン1.12.0のリリースに伴う新機能の追加 • SIMD最適化やBinary CAGRAのNN Descentの実装 • CUDA 12.4に対するFaissクラシックのナイトリーパブリッシュの追加 • IndexIDMapのCagra fp16サポートの追加 • 複数のIVFインデックスでのdecode_vectorsのサポート • 未使用のヘッダーの削除やユニットテストの追加によるパフォーマンス向上
v1.11.0
Added RaBitQ implementation (#4235) Add RaBitQ to the swigfaiss so we can access its properties correctly in python (#4304) Add date and time to the codec file path so that the file doesn't get ov...