Qdrant支持将向量、HNSW图、量化向量等分配到不同内存层级（固定、缓存、冷存储），以平衡速度与成本。建议在RAM紧张时固定量化向量，冷存储时配合量化减少磁盘读取，避免缓存全精度与压缩副本共存。HNSW内联存储需测试，并随扩展持续检查RAM余量。

本文介绍了使用SIMD进行Go性能优化的方法，包括展开循环、消除边界检查、量化向量和使用SIMD指令。通过这些方法，点积函数的性能提高了530%。文章还提到了使用AVX-512指令集和GPU实现点积的可能性。