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title: 鲲鹏 BoostKit 搜推广场景-鲲鹏社区
description: 鲲鹏BoostKit搜推广场景致力于为互联网领域的搜索、推荐与广告业务场景提供基于鲲鹏平台的全栈加速能力。方案全面覆盖关键环节，包括召回阶段的核心检索算法、排序阶段基于TensorFlow框架的模型推理，以及AI核心算子库等软件栈，助力搜推广系统在性能与效率上实现显著提升。
keywords: BoostKit,鲲鹏社区,鲲鹏,搜推广场景致,力于为互联网,领域的搜索,推荐与广告业,务场景提供基
url: https://www.hikunpeng.com/boostkit/sra
section: (其他)
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# 鲲鹏 BoostKit 搜推广场景-鲲鹏社区

URL: https://www.hikunpeng.com/boostkit/sra
描述: 鲲鹏BoostKit搜推广场景致力于为互联网领域的搜索、推荐与广告业务场景提供基于鲲鹏平台的全栈加速能力。方案全面覆盖关键环节，包括召回阶段的核心检索算法、排序阶段基于TensorFlow框架的模型推理，以及AI核心算子库等软件栈，助力搜推广系统在性能与效率上实现显著提升。
关键词: BoostKit,鲲鹏社区,鲲鹏,搜推广场景致,力于为互联网,领域的搜索,推荐与广告业,务场景提供基

鲲鹏应用使能套件BoostKit [了解详情](https://www.hikunpeng.com/zh/developer/boostkit)

鲲鹏 BoostKit 搜推广场景

## 鲲鹏 BoostKit 搜推广场景

### 鲲鹏BoostKit搜推广场景致力于为互联网领域的搜索、推荐与广告业务场景提供基于鲲鹏平台的全栈加速能力。方案全面覆盖关键环节，包括召回阶段的核心检索算法、排序阶段基于TensorFlow框架的模型推理，以及AI核心算子库等软件栈，助力搜推广系统在性能与效率上实现显著提升。

适配层：

- 召回场景：基于鲲鹏920 7282C处理器完成开源ScaNN检索算法兼容适配，提供迁移指南
- 排序推理场景：基于鲲鹏920 7282C处理器完成开源TensorFlow、Pytorch和oneDNN等软件兼容适配，提供迁移指南和推理实践指南

场景化使能套件：

- 召回图检索算法KBest（对标Faiss HNSW）：通过查询感知、图重排等算法优化，结合向量化指令、汇编、预取等硬件优化，整机性能提升40%
- 召回向量检索算法KScaNN：通过动态库内联、低比特量化、检索算子、向量化指令等优化，整机性能提升40%
- 召回向量检索算法库加速组件KVecturbo：通过高维向量量化压缩，SIMD指令集加速距离计算等优化，可对接openGuass向量数据库使用
- 开源图检索算法hnswlib：提供FP16数据类型检索，性能提升20%
- 开源检索算法库Faiss：通过向量化、维度交织查表累加、向量过滤压缩等优化，加速IVFFlat、IVFPQ、HNSW、IVFPQFS等索引检索性能
- TensorFlow框架：提供TFS线程调度优化等特性，加速排序模型推理
- AI编译器ANNC：通过图算融合、算子自动生成等技术，加速排序模型推理

基础加速库：

- 鲲鹏检索算子库KRL：通过鲲鹏向量化指令等手段实现距离计算等核心算子优化，对接Faiss、ScaNN、HNSWlib等多个算法库，性能提升10%
- 鲲鹏AI算子库KDNN：通过鲲鹏向量化指令、预取等手段实现Matmul、Conv等核心算子优化，对接开源oneDNN提供完整能力，性能提升20%，支持加速TensorFlow矩阵算子
- 鲲鹏数学库KML：提供GEMM、GEMV等数学接口，涵盖BLAS、Libm、FFT等基础数学库

基础软件：

- OS：适配openEuler操作系统
- 编译器：GCC动态库内联、自动矢量化等

应用场景

搜索

注重用户主动输入的关键词，以相关性为核心，帮助用户找到明确的信息

推荐

依赖于用户的历史行为和兴趣画像，提供个性化的内容或商品推荐

广告

一种商业信息传播手段，通过多种渠道和形式向目标受众传递信息，其中搜索和推荐广告分别利用搜索和推荐技术来实现精准投放，将用户流量变现

## 搜推广加速套件

了解详情 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/boostkit/boost-x/sra)

鲲鹏召回算法库

鲲鹏推理加速套件

鲲鹏AI算子库

鲲鹏检索算子库

TensorFlow Serving线程调度优化

TensorFlow Serving ANNC特性

鲲鹏召回算法库

鲲鹏推理加速套件

鲲鹏AI算子库

鲲鹏检索算子库

TensorFlow Serving线程调度优化

TensorFlow Serving ANNC特性

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鲲鹏召回算法库

鲲鹏召回算法库SRA_Recall是华为提供的基于鲲鹏平台优化的召回算法库。

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

...

4.5

KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

下载软件包查看文档 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/boostsra/krecall/kbest/docs/zh/kbest/README.md)历史版本下载 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/developer/download?zhTitle=搜推广&zhSubTitle=KBest)

功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

鲲鹏召回算法库

鲲鹏召回算法库SRA_Recall是华为提供的基于鲲鹏平台优化的召回算法库。

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

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4.5

KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

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功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

鲲鹏召回算法库

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KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

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4.5

KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

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功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

鲲鹏召回算法库

鲲鹏召回算法库SRA_Recall是华为提供的基于鲲鹏平台优化的召回算法库。

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

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KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

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功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

鲲鹏召回算法库

鲲鹏召回算法库SRA_Recall是华为提供的基于鲲鹏平台优化的召回算法库。

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

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4.5

KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

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功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

鲲鹏召回算法库

鲲鹏召回算法库SRA_Recall是华为提供的基于鲲鹏平台优化的召回算法库。

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

KBest

KScaNN

KVecturbo

KNewPfordelta

hnswlib

Faiss

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4.5

KBest（Kunpeng Blazing-fast embedding similarity search thruster）鲲鹏图检索算法，是鲲鹏自研的高效的图检索算法。通过量化、向量指令等方法优化了最近邻搜索的性能和精度，用于多维向量近似最近邻搜索。

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功能特性

提供对标开源Faiss HNSW算法的检索能力

关键技术

采用鲲鹏硬件的向量化指令、量化等技术

使用场景

网络搜索、多模态搜索、推荐系统和RAG等场景

## 开源使能

分类

框架

模型

召回

| 组件 | 版本号 | 操作系统 | 源码包获取 | 移植指南 |
| --- | --- | --- | --- | ---|
| oneDNN | 3.3.3 | openEuler 22.03 LTS SP3 | v3.3.3.tar.gz | oneDNN 移植指南 |
| PyTorch | 2.1.2 | openEuler 22.03 LTS SP3 | v2.1.2.tar.gz | PyTorch 移植指南 |
| TensorFlow | 1.15.52.13.0 | openEuler 22.03 LTS SP3 | v2.13.0.zipv1.15.5.zip | TensorFlow 移植指南 |
| TensorFlow Serving | 2.15.0 | openEuler 22.03 LTS SP3 | 2.15.0-rc0.tar.gz | TensorFlow Serving推理部署框架 移植指南 |
| TVM | 0.9.0 | openEuler 22.03 LTS SP3 | apache-tvm-src-v0.9.0.tar.gz | TVM 移植指南 |
| ONNX Runtime | 1.19.2 | openEuler 22.03 LTS SP3 | rel-1.19.2.zip | ONNX Runtime 移植指南 |

## 性能评估

分类

排序模型

| 组件 | 版本号 | 操作系统 | 源码包获取 | 测试指导 |
| --- | --- | --- | --- | ---|
| 搜推模型推理性能Benchmark | 1.0.0 | openEuler 22.03 LTS SP3 | - | 测试指导 |

## 获取开发支持与帮助

鲲鹏论坛提供鲲鹏BoostKit搜推广使能套件移植调优技术讨论、优秀实践 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/forum/forum-0187135482144798002-1.html?filterCondition=1&topicClassId=0697172979166555001)

鲲鹏BoostKit搜推广文档由浅入深，带您玩转鲲鹏BoostKit搜推广使能套件 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/SRA/overview/kunpengsra.html)
