OrchANN：面向倾斜核外向量搜索的统一 I/O 编排框架
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2025-12-30 v1 信息检索
摘要
十亿规模的近似最近邻搜索（ANNS）本质上是一个核外问题：向量与索引驻留在 SSD 上，因此性能受制于 I/O 而非计算。在倾斜的语义嵌入下，现有的核外系统出现故障：统一的局部索引与簇规模不匹配，静态路由误导查询并增加了被探测的分区数量，且剪枝在簇级别不完整、在向量级别有损，从而在原始向量上触发“取后即弃”的重排序。我们提出了 OrchANN，这是一个核外 ANNS 引擎，它使用 I/O 编排模型沿路由-访问-验证流水线进行统一的 I/O 治理。OrchANN 通过离线自动分析为每个簇选择异构局部索引，维护一个适应倾斜负载的查询感知内存导航图，并在发出 SSD 读取之前应用具有几何边界的多级剪枝来过滤簇和向量。在严格核外约束下的五个标准数据集上，OrchANN 在 QPS 和延迟方面均优于包括 DiskANN、Starling、SPANN 和 PipeANN 在内的四个基线，同时减少了 SSD 访问。此外，在不牺牲精度的前提下，与竞争系统相比，OrchANN 的 QPS 提升高达 17.2 倍，延迟降低高达 25.0 倍。
引用
@article{arxiv.2512.22838,
title = {OrchANN: A Unified I/O Orchestration Framework for Skewed Out-of-Core Vector Search},
author = {Chengying Huan and Lizheng Chen and Zhengyi Yang and Shaonan Ma and Rong Gu and Renjie Yao and Zhibin Wang and Mingxing Zhang and Fang Xi and Jie Tao and Gang Zhang and Guihai Chen and Chen Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.22838},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 30 figures