GPU 加速在向量搜索中扮演着关键角色，能够显著加快高维向量之间相似性比较的计算速度。向量搜索涉及计算查询向量与数据库中数百万甚至数十亿向量之间的距离（例如，欧几里得距离、余弦相似度），以找到最接近的匹配项。GPU 凭借其大规模并行架构，擅长在数千个核心上同时执行这些计算。这种并行性降低了延迟，即使对于在 CPU 上处理需要不切实际的时间的大型数据集，也能实现实时搜索结果。
GPU 之所以高效，一个关键原因是它们能够有效处理向量化操作。例如，在相似性计算中常见的矩阵乘法，可以通过 CUDA 等库或 PyTorch、TensorFlow 等框架在 GPU 上得到优化。进行搜索时，GPU 可以在单个批处理操作中计算查询向量与所有数据库向量的点积，避免了缓慢的迭代循环。FAISS（Facebook AI Similarity Search）和 NVIDIA 的 RAPIDS cuML 等工具就利用了这一能力来加速近似最近邻 (ANN) 算法。例如，FAISS-GPU 通过在 GPU 线程之间分配工作负载，可以在几毫秒内执行十亿规模的搜索，而基于 CPU 的实现可能需要几秒钟或几分钟。
另一个优势是可扩展性。随着数据集的增长，可以横向（使用多个 GPU）或纵向（使用更高容量的 GPU）扩展 GPU 内存和计算资源以维持性能。例如，Milvus 这样的向量数据库利用 GPU 加速对向量进行实时索引和搜索，即使对于需要查询数 TB 数据的推荐系统或图像检索等应用也是如此。开发者还可以通过调整批处理大小或内存分配等参数来优化 GPU 使用，以平衡速度和资源限制。实际上，这意味着需要低延迟响应的应用——例如检索相关文档的聊天机器人或推荐类似商品的电子商务平台——依赖于 GPU 加速的向量搜索来高效地交付结果。