小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN,一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。
该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝,用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载,硬件成本节省超过90%。
Il team di architettura dei motori di Xiaohongshu ha presentato a OSDI 2026 HELMSMAN, un sistema ad alte prestazioni per la ricerca di vicini approssimativ...
Il team di architettura dei motori di Xiaohongshu ha presentato a OSDI 2026 HELMSMAN, un sistema ad
alte prestazioni per la ricerca di vicini approssimativi vettoriali su server completamente dotati di memoria flash. Il sistema, tramite indicizzazione a cluster, stack di archiviazione personalizzato e potatura di ricerca stratificata basata sull'apprendimento, ha gestito con circa 40 server completamente flash il carico che precedentemente richiedeva circa 35.000 core CPU e circa 350 TB di DRAM, risparmiando oltre il 90% dei costi hardware.
小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN,一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。
该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝,用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载,硬件成本节省超过90%。
小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN。该系统面向全闪存服务器,以聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝实现向量近似最近邻搜索。
公开材料称,HELMSMAN用约40台全闪存服务器承载了过去约35000个CPU核心和约350 TB DRAM对应的负载,报告的硬件成本节省幅度超过90%。
Aioga判断,HELMSMAN值得关注之处在于将索引结构、存储栈与搜索剪枝协同设计,并以全闪存服务器承接原有大规模计算与内存负载。
Aioga判断,该结果可能为高性能向量检索的硬件配置提供新的工程参考;但现有材料未披露测试数据集、延迟、召回率及成本核算口径,不宜扩大结论。 值得关注后续论文或团队披露的完整实验设置,包括近似最近邻搜索质量、延迟与吞吐表现、闪存读写特征,以及超过90%硬件成本节省的计算边界。
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