論文の概要: KScaNN: Scalable Approximate Nearest Neighbor Search on Kunpeng

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03298v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 09:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.390954
• Title: KScaNN: Scalable Approximate Nearest Neighbor Search on Kunpeng
• Title（参考訳）: KScaNN: Kunpengのスケーラブルな近似的隣人検索
• Authors: Oleg Senkevich, Siyang Xu, Tianyi Jiang, Alexander Radionov, Jan Tabaszewski, Dmitriy Malyshev, Zijian Li, Daihao Xue, Licheng Yu, Weidi Zeng, Meiling Wang, Xin Yao, Siyu Huang, Gleb Neshchetkin, Qiuling Pan, Yaoyao Fu,
• Abstract要約: 既存のx86 ANNSアルゴリズムをARMプラットフォームに移植すると、性能が大幅に低下する。 我々は、Kunpeng 920 ARMアーキテクチャ用に設計された新しいANNSアルゴリズムであるKScaNNを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.35664429179457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) is a cornerstone algorithm for information retrieval, recommendation systems, and machine learning applications. While x86-based architectures have historically dominated this domain, the increasing adoption of ARM-based servers in industry presents a critical need for ANNS solutions optimized on ARM architectures. A naive port of existing x86 ANNS algorithms to ARM platforms results in a substantial performance deficit, failing to leverage the unique capabilities of the underlying hardware. To address this challenge, we introduce KScaNN, a novel ANNS algorithm co-designed for the Kunpeng 920 ARM architecture. KScaNN embodies a holistic approach that synergizes sophisticated, data aware algorithmic refinements with carefully-designed hardware specific optimizations. Its core contributions include: 1) novel algorithmic techniques, including a hybrid intra-cluster search strategy and an improved PQ residual calculation method, which optimize the search process at a higher level; 2) an ML-driven adaptive search module that provides adaptive, per-query tuning of search parameters, eliminating the inefficiencies of static configurations; and 3) highly-optimized SIMD kernels for ARM that maximize hardware utilization for the critical distance computation workloads. The experimental results demonstrate that KScaNN not only closes the performance gap but establishes a new standard, achieving up to a 1.63x speedup over the fastest x86-based solution. This work provides a definitive blueprint for achieving leadership-class performance for vector search on modern ARM architectures and underscores
• Abstract（参考訳）: Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS)は、情報検索、レコメンデーションシステム、機械学習アプリケーションのための基盤となるアルゴリズムである。 x86ベースのアーキテクチャは歴史的にこの領域を支配してきたが、業界におけるARMベースのサーバの採用の増加は、ARMアーキテクチャに最適化されたANNSソリューションに対する重要な必要性を示している。 既存のx86 ANNSアルゴリズムをARMプラットフォームに移植すると、性能が大幅に低下し、基盤となるハードウェアのユニークな機能を利用することができない。 この課題に対処するため、Kunpeng 920 ARMアーキテクチャ用に設計された新しいANNSアルゴリズムであるKScaNNを紹介する。 KScaNNは、洗練されたデータ認識アルゴリズムの洗練と、慎重に設計されたハードウェア固有の最適化を相乗化するための全体論的アプローチを具現化している。 主な貢献は以下のとおりである。 1) クラスタ内探索戦略のハイブリッド化やPQ残差計算法の改善など,検索プロセスを高度に最適化する新しいアルゴリズム手法。 2)ML駆動の適応検索モジュールで、静的な構成の非効率性を排除し、検索パラメータの適応的、クエリごとのチューニングを提供する。 3) 重要な距離計算処理のハードウェア利用を最大化するARM用の高度に最適化されたSIMDカーネル。 実験の結果、KScaNNはパフォーマンスギャップを埋めるだけでなく、新しい標準を確立し、最速のx86ベースのソリューションで最大1.63倍のスピードアップを達成した。 この研究は、最新のARMアーキテクチャとアンダースコアのベクターサーチにおいて、リーダーシップクラスのパフォーマンスを達成するための決定的な青写真を提供する。

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