FAISS 是 Facebook AI 研究团队开源的针对聚类和相似性搜索库，它包含一种在任意大小的向量集合中搜索直到可能不适合在 RAM 中的新算法。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss 是用 C ++ 编写的，带有 Python / numpy 的完整封装，并使用 GPU 来获得更高的内存带宽和计算吞吐量。
FAISS 整合的算法包括：
Fast K-Nearest Neighbour
QuickSelect
Warpselect
K-Means clustering
……
特性：
使用 C++ 编写，有完整的 Python/numpy 封装。
支持单个、多 GPU。
具有高可拓性，通常可支持最多 100 个维度。
基于 BLAS 和 CUDA。
比当前最先进的库快 8.5 倍。
FAISS 相似性搜索：
