多模态搜索系统的有效硬件配置取决于计算能力、内存和存储之间的平衡，以处理文本、图像和视频等多样化数据类型。这些系统通常需要高性能 CPU、GPU、快速存储和足够的 RAM 组合，以管理并行处理和大型数据集。以下是关键考虑因素的细分。
首先，高核心数 CPU 对于处理预处理、数据摄取和编排任务至关重要。多模态系统通常涉及合并来自多个来源的数据（例如，文本嵌入和图像特征），这需要并行处理。例如，具有 16+ 核心的 AMD Ryzen Threadripper 或 Intel Xeon 处理器可以高效管理诸如标记化、调整图像大小或音频采样等任务。这些 CPU 还支持大内存带宽，这在处理 FAISS 或 Annoy 等内存向量数据库时至关重要。开发人员应优先选择支持 AVX-512 指令或类似优化的 CPU，以加速搜索算法中常见的线性代数运算。
其次，GPU 对于神经网络推理和训练是不可或缺的。像 CLIP（用于文本-图像搜索）或 Whisper（用于音频）这样的模型依赖于深度学习，而深度学习得益于 GPU 加速。例如，NVIDIA A100 或 RTX 4090 提供数千个 CUDA 核心和专用的 Tensor 核心用于矩阵运算，从而显著加快嵌入生成速度。如果需要实时搜索，单个服务器（或跨集群）中的多个 GPU 可以并行处理跨模态的推理。例如，一个 GPU 可以处理视频帧，而另一个 GPU 处理文本查询。在扩展时，考虑使用 NVIDIA 的 Triton Inference Server 等框架来优化跨多个模型的 GPU 利用率。
最后，必须根据数据集大小和延迟要求定制存储和内存。快速 NVMe SSD（例如，Samsung 990 Pro）可减少加载大型数据集时的 I/O 瓶颈，而 128GB+ 的 DDR5 RAM 可确保频繁访问的向量或索引保留在内存中。对于分布式系统，内存数据库（Redis）和分布式文件系统（Ceph）的组合可以平衡速度和可伸缩性。例如，混合设置可以将原始媒体存储在 SSD 上，将预计算的嵌入保存在 RAM 中，并使用分布式缓存来存储查询结果。在集群部署中，网络带宽（例如，100Gbps 网卡）也很重要，可以最大限度地减少数据分片或复制期间的延迟。
总之，一个均衡的多模态搜索系统可能使用 Threadripper CPU 进行预处理，双 A100 GPU 进行模型推理，256GB RAM 搭配 NVMe 存储，以及用于分布式工作负载的高速网络。这种设置可确保有效处理多样化的数据类型，同时保持低延迟响应。