向量处理器、GPU 库和 FPGA 等高级硬件选项通过优化并行计算、加速特定操作以及支持为工作负载量身定制的自定义硬件设计来降低高维相似性搜索的延迟。这些技术解决了传统 CPU 的计算瓶颈，传统 CPU 难以有效比较大规模和复杂的高维向量。
向量处理器，例如那些支持 AVX-512 或 ARM NEON 指令的处理器，通过同时对多个数据元素执行操作来加速相似性搜索。例如，计算向量之间的欧几里得距离（相似性搜索中的一个常见步骤）涉及元素减法、平方和求和——这些操作非常适合向量化处理。通过将这些计算打包成单个指令，向量处理器减少了每次向量比较所需的周期数。英特尔的 MKL 或 Apple 的 Accelerate 等库利用这些功能来优化线性代数运算，线性代数运算是许多搜索算法的基础。这使 CPU 每秒可以处理更多比较，直接降低查询延迟。
GPU 擅长在数千个线程上并行化批量操作，使其成为大型数据集上暴力相似性搜索的理想选择。例如，GPU 可以通过将其工作分配到其核心来并发计算查询向量与数百万数据库向量之间的距离。FAISS（Facebook AI Similarity Search）或 NVIDIA 的 cuML 等库使用 GPU 内核来批量处理查询并利用内存带宽来实现更快的数据移动。当与近似最近邻 (ANN) 算法结合使用时，这种并行性尤其有效，近似最近邻 (ANN) 算法以略微的准确性提升换取了巨大的速度提升。例如，GPU 可以并行评估多个 ANN 候选对象，从而将找到“足够好”的结果的时间从几秒减少到几毫秒。
FPGA 通过允许开发人员设计针对特定相似性搜索任务优化的定制电路来提供灵活性。例如，可以将 FPGA 编程为实现用于汉明距离计算的流水线架构（用于二进制嵌入搜索）或优先考虑低延迟内存访问模式。与固定的 CPU/GPU 架构不同，FPGA 消除了不必要的逻辑并最大限度地减少了数据移动开销。例如，微软的 Bing 搜索引擎已使用 FPGA 来加速排名算法，这表明硬件级别的优化如何能够缩短关键路径上的微秒数。虽然 FPGA 需要更多的前期设计工作，但它们为专用工作负载提供了确定性的延迟优势，尤其是在每一纳秒都很重要的场景中。