小红书提出HELMSMAN系统

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 发表论文，提出面向全闪存的高性能向量近似最近邻检索系统 HELMSMAN。该系统通过 ANNS 定制化存储栈、分层学习式搜索剪枝及 GPU 加速构建流水线，将向量检索服务迁移至 NVMe SSD 阵列。