小红书HELMSMAN：全闪存服务器实现高性能向量检索，硬件成本节省超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。