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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