超维度计算（HDC）已成为具有较小的计算和能量需求的新型轻质学习算法。在HDC中，数据点由高维矢量（高向量）表示，这些矢量映射到高维空间（超空间）。典型地，需要大型的Hypervector维度（≥1000）才能获得与常规替代方案相当的精确度。但是，不一定的大型向量增加了硬件和能源成本，这可能会破坏其收益。本文提出了一种技术，可以最大程度地减少HyperVector维度，同时保持准确性并提高分类器的鲁棒性。为此，我们在文献中首次将HyperVector设计作为多目标优化问题。所采用的方法将HyperVector维度降低了32倍以上，同时维持或提高了常规HDC所达到的准确性。在商业硬件平台上进行的实验表明，所提出的方法可以减少模型大小，推理时间和能耗的数量级以上。我们还展示了噪声的准确性和鲁棒性之间的权衡，并提供帕累托前溶液作为我们HyperVector设计中的设计参数。