DeepResearch 的性能和数据处理能力主要受到硬件限制、软件/架构因素和可扩展性挑战的制约。这些限制影响了系统的工作方式，以及开发人员在使用大型数据集或复杂计算时必须考虑的权衡。
首先，硬件限制直接影响处理能力。 DeepResearch 依赖于可用的计算资源，例如 GPU/CPU 功率和内存（RAM）。 例如，训练一个具有 10 亿个参数的机器学习模型需要大量的 GPU 内存——单个具有 40GB VRAM 的 NVIDIA A100 GPU 可能会吃力，迫使开发人员使用模型并行性或减少批次大小。 同样，对于超过可用 RAM 的数据集，内存中的数据处理变得不切实际。 在具有 64GB RAM 的机器上处理 500GB 数据集的开发人员需要实现分块处理或分布式计算，从而增加复杂性。 存储 I/O 速度也很重要：在 HDD 上查询 10TB 数据集可能比在 NVMe SSD 上花费的时间长 10 倍，从而导致数据管道出现瓶颈。
其次，软件和架构选择引入了限制。 DeepResearch 可能会使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，这些框架具有固有的内存管理行为。 例如，PyTorch 的自动微分可能会意外地增加反向传播期间的内存使用量，从而要求开发人员手动清除缓存缓冲区。 数据库设计也起着作用：处理 1 亿条记录的 PostgreSQL 实例可能会因索引碎片而变慢，而像 Cassandra 这样的列式数据库可以更有效地处理相同的数据。 Python 的全局解释器锁 (GIL) 进一步限制了 CPU 密集型任务的多线程处理，迫使开发人员使用具有自身内存开销的多进程处理。
最后，可扩展性和基础设施成本创造了实际限制。 虽然水平扩展（添加更多服务器）看起来很理想，但 DeepResearch 的架构可能不支持高效的分布式计算。 例如，为单节点执行设计的自定义算法需要进行重大重构才能在 Spark 集群上运行。 云环境中的网络延迟增加了另一层——跨 AWS 可用区处理数据可能会为每个请求引入 2-3 毫秒的延迟，这会在实时系统中累积。 预算限制通常迫使人们进行权衡：选择较慢的竞价实例来降低成本可能会使大型批处理的作业完成时间从 1 小时增加到 4 小时。 这些因素共同决定了开发人员可以实现的数据大小和处理速度的实际限制。