要构建一个处理大规模数据的向量搜索系统，您需要针对高速计算、高效内存使用和可扩展存储进行优化的硬件。核心需求分为三大类：处理能力、内存/存储以及用于水平扩展的基础设施。每个组件都在确保低延迟查询和管理数十亿个向量的能力方面发挥着特定作用。
首先，处理能力对于快速计算向量相似度至关重要。现代 GPU（如 NVIDIA A100 或 H100）或专用 AI 加速器（如 Google TPU）通常是必需的，因为它们可以有效地执行并行计算。例如，具有数千个内核的 GPU 可以批量计算向量之间的距离，从而大大减少查询时间，胜过 CPU。如果 GPU 不可用，具有 AVX-512 或 SIMD 指令的多核 CPU 仍然可以使用，但可能需要在节点之间分片数据以保持性能。 像FAISS 或 Annoy 这样的库利用这些硬件特性来加速搜索，但底层硬件必须支持它们的要求。
其次，内存和存储必须平衡速度和容量。向量搜索依赖于将索引保存在 RAM 中以实现实时性能，因此系统需要充足的高速内存（例如，DDR5 RAM）或像 NVMe SSD 这样的技术用于缓存。例如，十亿个 512 维向量（使用 32 位浮点数）大约需要 2 TB 的内存。像 Redis 或内存数据库这样的分布式系统可以提供帮助，但每个节点都需要足够的 RAM 以避免磁盘访问，这会降低查询速度。 对于冷存储，高吞吐量 SSD 或分布式文件系统（例如，Ceph）确保可以在横向扩展时快速加载数据。
最后，基础设施设计决定了可扩展性。大规模向量搜索通常在集群上运行，需要快速网络（例如，100 GbE 或 InfiniBand）以最大限度地减少节点之间的通信延迟。负载均衡器和编排工具（如 Kubernetes）有助于管理流量和节点故障。例如，具有自动缩放功能的 Kubernetes 集群可以在高峰负载期间动态添加节点。制冷和电源冗余（例如，80+ Platinum PSU）对于 24/7 运行这些工作负载的数据中心也至关重要。通过结合这些元素，开发人员可以构建能够高效处理高查询量和大型数据集的系统。