GPU 加速通过利用现代图形硬件的并行处理能力，在提高图像搜索系统的性能和可扩展性方面发挥着关键作用。图像搜索任务，如特征提取、相似性比较和索引，需要处理大量高维数据（例如，像素值或嵌入向量）。GPU 擅长处理这些操作，因为它们可以同时执行数千个线程，这使得它们成为计算密集型任务（如矩阵乘法或卷积神经网络 (CNN) 推理）的理想选择。例如，使用像 ResNet-50 这样的预训练 CNN 从图像中提取特征涉及在图像上处理多层过滤器——GPU 可以通过并行化跨图像区域或批次的操作，以比 CPU 快几个数量级的速度执行这项任务。
GPU 加速在图像搜索中的一个关键应用是实时查询处理。当用户向搜索引擎提交图像时，系统必须快速生成嵌入向量（图像的数值表示），并将其与数百万个索引嵌入向量进行比较。GPU 通过使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架加速嵌入向量生成步骤来实现这一点，这些框架优化了 CNN 推理以实现并行执行。例如，GPU 可以在 CPU 处理一张图像的相同时间内处理一批 100 张图像，从而大大减少延迟。同样，像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）这样的相似性搜索库可以将距离计算（例如，欧几里得距离或余弦相似度）卸载到 GPU，从而能够跨大型数据集进行快速比较。这在电子商务等应用中尤其有价值，在这些应用中，用户希望在搜索视觉上相似的产品时获得近乎即时的结果。
GPU 加速还增强了图像搜索系统的可扩展性。为特定领域任务（例如，医学成像）训练或微调自定义模型受益于 GPU 优化的框架，如 CUDA 或 cuDNN，这些框架加速了反向传播和梯度更新。此外，索引大型数据集变得更加高效：GPU 可以在几分钟而不是几小时内为数百万张图像预先计算嵌入向量，而像 NVIDIA 的 RAPIDS 这样的工具支持 GPU 加速的聚类（例如，k-means）来组织数据。例如，索引 1000 万张图像的系统可以使用 GPU 将嵌入向量计算从几天减少到几小时，而像 Annoy 或 ScaNN 这样的 ANN（近似最近邻）库利用 GPU 并行性更快地构建搜索索引。这种可扩展性确保了图像搜索系统可以在不牺牲响应性的情况下处理不断增长的数据量，从而使 GPU 成为现代计算机视觉管道的基础组件。
