通过利用专门的硬件功能和优化资源使用，特定于硬件的配置可以显著提高向量搜索系统的性能。 启用 AVX2/AVX512 指令允许 CPU 在距离计算期间并行处理多个数据点，这对于像最近邻搜索这样的操作至关重要。 例如，计算高维向量之间的欧几里得距离涉及元素级的减法、平方和求和，而 AVX2/AVX512 可以通过一次在 256 位或 512 位的数据块上执行这些操作来加速。 像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）这样的库使用这些指令来加速索引构建和查询处理。 但是，启用 AVX512 需要兼容的 CPU（例如，Intel Xeon 可扩展处理器）和正确的编译器标志。 如果没有这些优化，相同的计算将依赖于较慢的标量操作，从而增加延迟，尤其是在大型数据集的情况下。
GPU 内存调整对于将向量操作卸载到 GPU 的系统同样至关重要。 GPU 擅长并行计算，但内存有限（例如，消费级显卡上的 16-32GB）。 高效的内存使用可确保大型向量数据集适合 GPU 内存，避免 CPU 和 GPU 之间昂贵的传输。 例如，使用混合精度存储（例如，FP16 而不是 FP32）可以使内存消耗减半，同时保持可接受的精度。 像 NVIDIA 的 RAPIDS cuML 这样的库通过重用缓冲区和批量查询来最大限度地减少开销，从而优化内存分配。 开发人员还可以调整像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架中的内存限制，以防止内存不足错误。 例如，将基于 GPU 的向量数据库配置为以 1,000 个查询的批次而不是 10,000 个查询的批次处理查询可以减少每个批次的内存使用量，从而实现更流畅的执行。 如果没有这种调整，频繁的数据传输或内存抖动可能会使吞吐量降低 50% 或更多。
这些优化的综合影响取决于工作负载特征和硬件。 AVX2/AVX512 对于处理许多小查询的 CPU 密集型系统最有效，而 GPU 调整则有利于大规模、高吞吐量的场景。 例如，混合系统可能使用 AVX512 在 CPU 上进行实时过滤，并使用 GPU 加速的索引进行批量相似性搜索。 但是，存在权衡：AVX512 会增加功耗，而激进的 GPU 内存重用可能会引入复杂性。 开发人员应使用像 Intel VTune 或 NVIDIA Nsight 这样的工具来分析性能，以识别瓶颈。 例如，在兼容的硬件上，在 FAISS 中启用 AVX512 可能会将查询延迟从 10 毫秒降低到 3 毫秒，而 GPU 内存优化可以允许在相同的硬件约束内处理 100 万个向量而不是 50 万个向量。 这些调整需要测试，但可以使大规模部署的性能提高一个数量级。