用于向量搜索的最佳硬件取决于计算能力、内存容量和存储速度之间的平衡。向量搜索涉及比较高维向量（例如，来自机器学习模型的嵌入）以查找相似性，这需要高效处理大型数据集和快速计算。主要考虑因素包括用于查询吞吐量的并行处理、用于将向量索引保存在内存中的足够 RAM 以及用于加载数据的快速存储。 GPU 通常是首选，因为它们具有并行处理能力，但具有高核心数的 CPU 或像 TPU 这样的专用硬件也可以有效，具体取决于工作负载大小和延迟要求。
对于计算密集型工作负载，像 NVIDIA 的 A100 或 H100 这样的 GPU 是强大的选择。它们擅长并行操作，这加快了计算向量之间距离的任务（例如，使用余弦相似度或欧几里得距离）。例如，像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）这样的库提供 GPU 优化的实现，可以扩展到数十亿个向量。但是，GPU 需要足够的 PCIe 带宽和驱动程序支持，这增加了复杂性。对于较小的数据集或 GPU 过度使用的应用程序，像 AMD EPYC 或 Intel Xeon 这样具有 AVX-512 指令的现代 CPU 可以表现良好，尤其是在使用像 Annoy 或 HNSW 这样的优化 CPU 库时。内存至关重要：像 FAISS 或 Milvus 中的向量索引通常需要与数据集大小成正比的 RAM。对于一个拥有 10 亿向量的数据集，可能需要 64GB–128GB 的 RAM，并且 NVMe SSD 可以减少从磁盘交换数据时的延迟。
像量化（将向量精度从 32 位降低到 8 位）或近似最近邻（ANN）算法这样的优化，以轻微的准确性为代价来换取显着的内存和计算节省。分布式系统将工作负载分散到多台机器上；例如，Elasticsearch 的向量搜索功能使用分片进行水平扩展。网络带宽在分布式设置中也很重要，以避免瓶颈。像 AWS 的 OpenSearch 这样的云解决方案或像 Pinecone 这样的托管服务抽象了硬件选择，但通常依赖于底层的 GPU 集群。最终，最佳设置取决于规模：小型项目可以在具有足够 RAM 的商品 CPU 上运行，而大规模部署则受益于 GPU 加速和分布式架构。始终使用实际查询进行基准测试，以平衡成本、延迟和准确性。