IndexSDK Roadmap 2026 Q2

本周期重点聚焦新增检索算法IVF-RabitQ、IVFPQ和Cagra，以及不同硬件设备适配，持续提升性能和易用性。

Focus

• 社区资源下载中心易用性提升
• IVFPQ支持A2/A3
• 支持IVF-RabitQ
• A2/A3支持TS FlatIP Int8Cos

社区资源下载中心易用性提升

• 社区资源下载中心易用性提升
  Goal: 易用性提升，提供昇腾社区软件包下载及安装体验，一键安装脚本已经Dockfile文件和镜像
  Issue: https://gitcode.com/Ascend/IndexSDK/issues/27

IVFPQ支持A2/A3

• IVFPQ支持A2/A3
  Goal: 在推荐检索场景中，IVFPQ 是常用的近似检索算法。随着底库规模增长到千万级和亿级，CPU 方案在时延与吞吐上逐步成为瓶颈，需要通过 NPU 进行加速。
  当前需求是在 IndexSDK 中补齐 IVFPQ(L2) 能力，覆盖训练、索引构建、入库和检索闭环，并在 Ascend 800I A2/A3 上完成精度和性能验证。
  Issue: https://gitcode.com/Ascend/IndexSDK/issues/31

支持IVF-RabitQ

• 支持IVF-RabitQ
  Goal: IVF-RabitQ 是一种基于量化的高效 ANN 索引算法，在保持较高召回率的同时显著降低计算开销和内存占用。
  支持 IVF-RabitQ 索引的构建、检索和持久化
  在指定验收场景下达到性能指标要求
  保持与现有 Index 接口的兼容性，不破坏现有功能
  Issue: https://gitcode.com/Ascend/IndexSDK/issues/33

A2/A3支持TS FlatIP Int8Cos

• A2/A3支持TS FlatIP Int8Cos
  Goal: IndexSDK 作为 Ascend 生态的向量检索基础组件，当前已在 A2/A3 NPU 上支持多种向量检索算子。但在向量检索场景中，FlatIP Int8Cos 是一类重要的算子组合，广泛应用于召回、排序等阶段。当前 IndexSDK 尚未在 A2/A3 上实现对 TS（Tensor Station）FlatIP Int8Cos 算子的完整支持，限制了向量检索场景的端到端性能与精度表现。
  因此，本需求的目标是补齐 A2/A3 上 TS FlatIP Int8Cos 算子能力，使 IndexSDK 能够在 Ascend NPU 上完整支撑向量检索链路。
  Issue: https://gitcode.com/Ascend/IndexSDK/issues/29

IndexSDK Roadmap 2026 Q1 https://gitcode.com/Ascend/IndexSDK/issues/5