faiss库中ivf-sq（ScalarQuantizer，标量量化）代码解读-2

文件ScalarQuantizer.h

主要介绍这里面的枚举以及一些函数内容：QuantizerType、RangeStat、ScalarQuantizer、train、compute_codes、decode、SQuantizer、FlatCodesDistanceComputer、get_distance_computer、select_InvertedListScanner

QuantizerType

量化类型中包含一些枚举类型，代码内容如下：

enum QuantizerType {
   
        QT_8bit,         ///< 8 bits per component
        QT_4bit,         ///< 4 bits per component
        QT_8bit_uniform, ///< same, shared range for all dimensions
        QT_4bit_uniform,
        QT_fp16,
        QT_8bit_direct, ///< fast indexing of uint8s
        QT_6bit,        ///< 6 bits per component
        QT_bf16,
        QT_8bit_direct_signed, ///< fast indexing of signed int8s ranging from
                               ///< [-128 to 127]
    };

QuantizerType 枚举内容解析

枚举值	描述	适用场景
QT_8bit	每个分量用 8-bit 表示，分量间有独立范围（非均匀量化）。	精度较高，适用于一般场景。
QT_4bit	每个分量用 4-bit 表示，分量间有独立范围（非均匀量化）。	精度较低但压缩率高，适用于存储敏感的大规模数据。
QT_8bit_uniform	每个分量用 8-bit 表示，但所有分量共享一个范围（均匀量化）。	适合数据分布较均匀的场景，计算简单，存储开销低。
QT_4bit_uniform	每个分量用 4-bit 表示，所有分量共享一个范围（均匀量化）。	存储极为节省，但精度较低，适合快速粗筛。
QT_fp16	每个分量用 16-bit 浮点数（half-precision floating-point） 表示。	高精度场景，兼顾压缩率和精度，但存储开销大于 8-bit 和 4-bit。
QT_8bit_direct	直接使用无符号 uint8 值，无需量化，直接存储整数。	数据本身就是无符号 8-bit 整数，例如像素值。
QT_6bit	每个分量用 6-bit 表示，比 8-bit 压缩但比 4-bit 精度更高。	存储与精度需求的折中选择，适合数据分布复杂但存储受限的场景。
QT_bf16	使用 bfloat16（16-bit 浮点数） 表示，范围与精度介于 fp16 和 uint8 之间。	适用于高动态范围但对精度要求不高的场景，例如部分深度学习推理中。
QT_8bit_direct_signed	直接使用有符号 int8 值，无需量化，范围为 [-128, 127]。	数据本身就是有符号的整数，例如分量可能包含负值的数据。

为什么设置为这些类型？

支持不同的精度需求

• 数据量化需要在存储成本与精度之间找到平衡，不同类型的量化方式提供了不同的压缩率和精度。
  • 8-bit 和 4-bit：提供了常见的两种量化方式，适合大多数存储需求。
  • 6-bit：为 8-bit 和 4-bit 之间提供折中选择。
  • fp16 和 bf16：用于精度较高的场景，支持浮点值表示。
    适配多种数据分布
  • 有些数据在不同维度的范围不同（非均匀分布），需要 非均匀量化（如 QT_8bit 和 QT_4bit）。
  • 对于范围均匀的数据，可以使用 均匀量化（如 QT_8bit_uniform 和 QT_4bit_uniform），进一步减少存储复杂性。
    提高存储效率
  • QT_4bit 和 QT_4bit_uniform：只用 4-bit 表示每个分量，适合存储空间受限的大规模向量。
  • QT_6bit：比 8-bit 进一步压缩，但比 4-bit 提供更高精度。
    兼容特殊数据类型
  • QT_8bit_direct 和 QT_8bit_direct_signed：直接存储原始值，不需要量化过程，适合已经量化好的数据或离散整数值。

RangeStat

代码内容如下：

enum RangeStat {
   
  RS_minmax,    ///< [min - rs*(max-min), max + rs*(max-min)]
  RS_meanstd,   ///< [mean - std * rs, mean + std * rs]
  RS_quantiles, ///< [Q(rs), Q(1