向量数据库（DB）的性能受到其运行硬件的严重影响，因为 CPU 缓存、RAM 速度和 GPU 加速等组件直接影响其处理查询的效率。向量数据库依赖于相似性搜索等操作，这些操作涉及比较高维向量，对计算资源需求巨大。硬件选择决定了这些操作的执行速度、可以并行处理的数据量，以及数据传输或计算过程中是否会出现瓶颈。
CPU 缓存大小在减少频繁操作的延迟方面起着关键作用。例如，执行最近邻搜索时，数据库必须重复访问存储在内存中的向量索引。更大的 CPU 缓存允许更多此类数据保持靠近处理器，最大程度地减少从较慢的 RAM 获取数据所造成的延迟。如果缓存太小，频繁的缓存未命中会迫使 CPU 等待 RAM 访问，从而降低查询响应速度。例如，具有 32MB L3 缓存的 CPU 处理 100 万向量数据集上的批量查询可能比具有 8MB 缓存的 CPU 更快，因为可以缓存更多的索引分区，从而减少冗余数据传输。这在高并发工作负载中尤其明显，多个线程竞争缓存空间。
RAM 速度和容量影响数据库加载和处理存储在内存中的向量的速度。更快的 RAM（例如 DDR5 对比 DDR4）提供更高的带宽，能够更快地在内存和 CPU 之间传输大型向量数据集。对于完全在内存中运行的向量数据库（如 RedisVL 或 Milvus 的内存模式），RAM 速度不足会成为性能瓶颈。例如，查询一个包含 128 维向量的 10GB 数据集需要将约 8000 万个向量在 RAM 和 CPU 之间移动。如果 RAM 带宽有限，这种传输就会成为重要的延迟来源。此外，RAM 容量不足会迫使系统使用基于磁盘的存储来存储部分数据集，这将导致访问时间慢几个数量级。具有高速 RAM（例如 4800 MT/s）和充足容量（例如 128GB+）的系统更能处理大规模向量工作负载而不会出现内存不足。
GPU 加速可以通过并行计算极大地加快向量操作。GPU 擅长处理矩阵运算（在向量相似性计算中很常见），它将工作分配到数千个核心上并行处理。例如，涉及 100 万个向量余弦相似度计算的查询可以分批并在 GPU 上同时处理，将延迟从几秒减少到几毫秒。FAISS 或 Milvus 等框架利用 GPU 进行索引构建和搜索等任务。然而，GPU 的优势取决于数据传输效率：在 CPU 和 GPU 内存之间移动数据（通过 PCIe）会增加开销，使得小型、频繁的查询效率较低。此外，并非所有向量数据库操作都针对 GPU 进行了优化。例如，一个使用 GPU 加速索引但依赖 CPU 进行过滤的数据库可能会出现性能提升不均衡的情况。GPU 在批量查询或预加载数据场景中表现出色，在这种场景下计算收益超过传输成本。