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- 2026-07-22 product_launch Xiaohongshu's engine team published HELMSMAN, a new infrastructure for billion-scale vector search. 来源
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小红书推出HELMSMAN，实现百亿级向量搜索的成本效益
小红书引擎团队开发了HELMSMAN，一个用于百亿级向量搜索的新基础设施。HELMSMAN在OSDI 2026上发布，它利用全闪存存储取代了大量传统的CPU和DRAM资源。这种方法在保持大规模向量搜索操作性能的同时，实现了90%的成本降低。
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RedNote的HELMSMAN将ANNS硬件成本降低90%
RedNote（小红书）的研究人员开发了HELMSMAN，一个新颖的基于聚类的近似最近邻搜索（ANNS）系统，旨在显著降低大规模ANNS部署的硬件成本。通过集成用户空间存储栈、学习型剪枝模块和GPU加速构建流水线，HELMSMAN实现了可观的节省，将硬件成本降低了90%以上。该系统能够在数小时内处理数十亿规模的索引重建，并且目前支持在40台机器上运行ANNS工作负载，而此前这需要大约35,000个核心和0.35 PB的DRAM。