大规模视频向量搜索需要针对高维数据的处理、存储和检索进行优化的硬件。 主要组件包括用于将视频编码为向量的计算资源、用于处理海量数据集的存储系统以及用于快速相似性搜索的内存高效基础设施。 每个组件都必须能够扩展，以管理处理数千个视频帧及其相应向量嵌入的计算和存储需求。
首先，计算资源对于视频编码和搜索操作至关重要。 视频向量化涉及使用深度学习模型（如 CNN 或 Vision Transformers (ViT)）从帧中提取特征，这需要大量的 GPU 加速。 例如，每天处理 100 小时视频的系统可能需要多个 NVIDIA A100 或 H100 GPU 来处理实时推理。 诸如 Apache Spark 或 Ray 之类的分布式计算框架可以并行化跨节点的编码，但每个节点仍然需要足够的 CPU 和 GPU 容量以避免瓶颈。 此外，向量搜索本身依赖于近似最近邻 (ANN) 算法，该算法受益于 GPU 加速库，如 FAISS 或 NVIDIA RAPIDS cuVS，以加速查询。
其次，存储系统必须平衡容量、速度和成本。 原始视频文件及其向量嵌入会占用大量空间——一个小时的 1080p 视频可能需要 5-10 GB，而同一视频的向量嵌入可能会增加 1-2 GB。 高性能 SSD 或 NVMe 驱动器对于低延迟访问经常查询的数据至关重要。 对于冷存储，使用对象存储（例如，AWS S3）或分布式文件系统（例如，Ceph）的分层系统可以降低成本。 数据冗余和分片也是必要的； 例如，将向量拆分到多个节点可以确保单个驱动器故障不会中断搜索操作。
最后，内存和网络在查询性能中起着关键作用。 诸如 HNSW 或 IVF-PQ 之类的 ANN 索引通常驻留在 RAM 中以实现快速访问，这需要具有数百 GB 内存的服务器。 处理 10 亿个向量的集群可能需要 10 多个节点，每个节点具有 256 GB RAM，具体取决于向量维度。 网络基础设施必须最大限度地减少存储层和计算层之间的延迟——10 Gbps 或更高的互连是标准配置。 负载平衡器和缓存层（例如，Redis）可以进一步优化吞吐量。 例如，在内存中缓存经常访问的向量可以减少磁盘 I/O，从而确保常见查询的亚毫秒级响应时间。