是的，向量搜索可以在边缘硬件（如 NVIDIA Jetson）上运行。Jetson 系列专为 AI 和边缘计算设计，通过其 GPU 加速架构为向量搜索任务提供足够的计算能力。向量搜索依赖于比较高维向量（通常由机器学习模型生成）以找到相似性，这需要高效处理矩阵运算和最近邻算法。Jetson 的 CUDA 核心以及对 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等库的支持使得这些计算可以在本地运行，即使资源有限。例如，FAISS (Facebook AI Similarity Search) 或 Milvus Lite 等轻量级向量数据库可以进行优化以利用 Jetson 的 GPU，从而实现在不依赖云基础设施的情况下进行实时搜索。
开发人员可以使用针对边缘硬件优化的框架在 Jetson 设备上实现向量搜索。例如，FAISS 提供 GPU 加速的索引和查询，这与 Jetson 的能力非常契合。一个实际的例子是使用 Jetson Xavier NX 在零售店部署产品识别系统。在这种情况下，预训练模型（如 ResNet）生成图像嵌入，并将其存储在本地。当捕获新图像时，Jetson 上的 FAISS 将其嵌入与数据库进行比较以查找匹配项，整个过程不依赖云。另一个例子是使用 NVIDIA 的 RAPIDS RAFT 库，它提供了用于近似最近邻 (ANN) 搜索的 GPU 优化算法。这可以集成到基于 Jetson 的应用程序中，用于工业物联网环境中的实时传感器数据分析等任务，其中低延迟至关重要。
然而，存在实际考虑因素。首先，与服务器相比，Jetson 设备的 RAM 有限，因此必须对向量索引进行优化以节省内存。量化（将向量精度从 32 位降至 8 位）或剪枝（移除冗余向量）等技术有所帮助。其次，存储限制可能需要使用外部驱动器或网络附加存储来处理更大的数据集。第三，虽然 Jetson 的能效是一个优势，但开发人员仍需在性能和散热限制之间取得平衡——例如，避免在紧凑外壳中持续 100% 使用 GPU。TensorRT 等工具可以优化模型推理以降低计算负载。总的来说，尽管在 Jetson 上进行向量搜索是可行的，但需要仔细调优以适应硬件限制，使其成为机器人导航、设备端推荐系统或边缘人脸识别等中小型应用的理想选择。