要为向量搜索实现并行处理，您需要将计算工作负载分配到多个线程、进程或机器上，以加快搜索操作。其核心思想是将向量数据集拆分为更小的块，同时处理它们，然后合并结果。当处理大型数据集或高维向量时，这种方法尤其有用，因为暴力搜索变得不切实际。常见的策略包括使用多线程、多进程、GPU 加速或分布式系统，具体取决于规模和可用硬件。
一种实用的方法是将数据集分区为分片，并将每个分片分配给单独的线程或进程。例如，如果您使用 Python，则可以使用 concurrent.futures 模块来并行化跨 CPU 内核的搜索。假设您有一个包含 100 万个向量的列表：将它们分成 10 个包含 100,000 个向量的分片，然后使用线程/进程池来并发搜索每个分片。在所有分片返回其最佳结果后，合并并对它们进行排序以获得最终匹配项。对于基于 GPU 的加速，像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）或 CuML（RAPIDS）这样的库可以利用 GPU 上的并行计算。FAISS 允许您索引向量并执行批量搜索，GPU 通过并行处理数千个向量来有效地处理这些搜索。对于分布式系统，像 Apache Spark 或 Dask 这样的工具可以将数据拆分到集群中，在每个节点上运行搜索并聚合结果。
关键考虑因素包括数据分区策略、同步开销和结果聚合。随机分区很简单，但可能无法优化性能。相反，可以使用诸如 k 均值聚类之类的技术将相似的向量分组到分片中，从而减少冗余比较。确保同步（例如，线程锁或消息传递）不会抵消性能提升。例如，避免导致瓶颈的共享资源。最后，在合并结果时，使用优先级队列有效地跟踪跨分片的 Top-K 匹配项。如果您正在使用近似最近邻 (ANN) 算法，则并行化还可以加速索引构建阶段。例如，FAISS 支持多线程索引构建，这可以更快地预处理数据。始终分析您的实现以识别瓶颈——像 Python 的 cProfile 或 GPU 分析实用程序这样的工具可以帮助优化资源使用。