全职奶爸“孤军”跻身百度搜索创新大赛冠军：向经典发问，寻求创新_媒体报道

　　当用户在百度搜索框中输入问题，如何快速、准确的在大数据中找到最相关的搜索结果？

　　第二届百度搜索创新大赛赛道二"基于向量交集的TopK搜索"考核的就是这一核心难题：搜索算法。

　　百度搜索创新大赛是由百度搜索发起，联合全国各大高校、社团、科研组织共同举办的一项全国性科技竞赛，第一届已于去年成功举办。和第一届相比，第二届百度搜索创新大赛以"新搜索·新奇点"为主题，共设置了五大赛道，同时还设置了产品赛道，分别倾向于不同的议题，包括搜索答案组织、基于向量交集的TopK搜索、设计一个解决搜索用户需求的AI原生应用、基于GPU的近似最近邻检索算法挑战、可控图片生成算法挑战等。

　　历经123天的角逐，赛道二"基于向量交集的TopK搜索"共有549人报名，其中组成的113支队伍上榜，经过激烈角逐，最终有9支队伍入围决赛，并进入颁奖现场。

　　据悉，第二届百度搜索创新大赛赛道二"基于向量交集的TopK搜索"赛题的具体任务为：给定850万条规模的数据文件，每条数据是最大128维度的整型id向量（称为doc），id取值范围是0-50000，给定一个最大128维的整型id向量（称为query），求query与doc全集内各数据的交集个数TopK（k=100）。

　　从任务设定来看，显然是不容易的。那么，走上奖台的背后，有着怎样的精彩故事呢？作为赛道二冠军团队，也是一人组队的全职奶爸陈熙讲述了他的感受。

　　据陈熙介绍，他是一名全职奶爸。虽然暂时离开工作岗位，但是却始终都在关注着行业的发展。而之所以参加此次百度搜索创新大赛，也是一种机缘巧合。他表示，"赛道二TopK的问题是非常经典的优化问题，但一个经典问题可以做出很多创新。"

　　在本次比赛中，陈熙的方案之所以能够碾压多个团队，主要在于其基于赛道二要求，不仅实现了多线程多流并行和batch优化方案，同时还解决了GPU占用低的问题，提出了高效bitset求向量交集数的方案，进一步提升了GPU的计算效率。此外，他还创新性提出了基于阈值迭代式求TopK方案，通过缩小范围来减少计算量，最后获得了23倍的性能提升。

　　"最终的性能提升并不是一蹴而就的，而是通过一个个非常小的优化积累得到的。"陈熙指出，"在这次比赛过程中我也碰到了一些难题。比如说在构思迭代式求TopK方案时，最开始并没有一个非常好的思路，但通过阅读大量相关论文，最终一步步理清了自己的思路，并提出了最后的优化方案。"

　　参赛只是一种经历，但其中所涉及的一系列问题以及所取得的成果，却是值得铭记的。

　　陈熙介绍，通过参加第二届百度搜索创新大赛，他收获了很多。"首先让我意识到，即便是一个看似很简单的问题，也是需要付出非常大努力才能做好的；第二是使用合适的工具能节省大量的开发时间。虽然我有8年cuda开发经验，但之前工作中使用英伟达Nsight 工具的机会比较少，在这次比赛中我深入地使用了该工具，确实对开发有很大的帮助；第三是这次比赛竞争氛围非常激烈，大家的成绩你追我赶，在这样压力下我坚持到了最后，做到了一个非常好的方案，所以我觉得坚持就是胜利。"

　　"能够获得冠军，是对我自身能力的一种鼓励和肯定。同时也在激励我努力试错，在认定的道路上继续前行。"陈熙坦承。

　　从业内来看，面向工程优化方向的比赛是很少的。"百度与英伟达能够为大家提供这样一个平台，真的非常难得，也希望通过这次比赛大家能关注到高性能优化的人才。"陈熙表示，"在 AI 大模型爆发的关键时刻，搜索技术也迎来了革新的转折点。赛题为我们描绘出了搜索技术的发展方向，让我们一起努力共同促进行业繁荣发展。"