像 GPU 这样的硬件通过并行处理许多操作来显著加速向量搜索。向量搜索涉及将查询向量与数据集中的数百万或数十亿个向量进行比较，这需要大规模计算距离（例如，余弦相似度）。 CPU 顺序处理此过程，一次处理一个向量，但 GPU 擅长在数千个内核上并行化这些计算。例如，具有 10,000 个内核的现代 GPU 可以同时计算 10,000 个向量比较，从而大大减少延迟。这使得 GPU 特别适用于高维空间中的最近邻搜索等任务，其中数据集很大并且实时结果至关重要。
GPU 针对向量搜索的核心矩阵和向量运算进行了优化。它们的架构包括专用硬件（如 NVIDIA GPU 中的 CUDA 内核）和高内存带宽，这允许在内存和处理单元之间快速传输数据。例如，具有 1 TB/s 内存带宽的 GPU 可以比具有 100 GB/s 带宽的 CPU 更快地加载向量数据，从而防止计算期间出现瓶颈。像 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）或 NVIDIA 的 RAPIDS cuML 这样的库利用 GPU 加速来执行比基于 CPU 的实现快几个数量级的搜索。一个实际的例子是一个查询 1 亿个向量的推荐系统：CPU 可能需要几秒钟，而 GPU 可以在几毫秒内返回结果。
但是，GPU 的使用引入了权衡。虽然原始计算速度更快，但在 CPU 和 GPU 内存之间传输数据会增加开销。优化的框架通过将数据保存在 GPU 上来最大限度地减少这种情况，但这需要足够的 GPU 内存（例如，对于大型数据集，需要 16GB+）。此外，并非所有向量搜索算法都同样对 GPU 友好。像穷举搜索这样的算法可以很好地扩展并行性，但像 HNSW（分层可导航小世界）这样的近似方法由于其顺序步骤可能看不到太多的好处。像 Milvus 或 Pinecone 这样的工具抽象了 GPU 的复杂性，让开发人员无需进行底层编码即可部署 GPU 加速搜索。对于具有延迟敏感型应用程序的团队来说，投资 GPU 可能会带来变革，但成本和复杂性必须与项目的规模和性能需求相一致。