研究人员提出了 Onyx，这是一种面向 disk-oblivious 近似最近邻（ANN）搜索的成本高效方法，通过反转当前最先进的 ORAM-ANN 系统的设计，在带宽和访问次数之间取得平衡。

Onyx 引入了两个协同设计的组件：Onyx-ANNS 使用紧凑的中间表示来剪枝高带宽访问，同时不影响召回率；Onyx-ORAM 采用感知局部性的浅层树设计以减少访问次数。该方法最小化了 ANN 层的带宽消耗和 ORAM 层的访问次数，解决了先前设计中 SSD 资源过度利用的问题。

与现有的 disk-oblivious ANN 搜索系统相比，Onyx 实现了成本降低 1.7−9.9 倍、延迟降低 2.3−12.3 倍。