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谷歌近日推出压缩算法TurboQuant,宣称可降低AI系统内存需求,实现约6倍键值缓存内存压缩。该技术针对大语言模型和向量搜索引擎中的键值缓存瓶颈问题,能在不重新训练或微调模型的情况下,将缓存压缩至3bit精度,同时基本保持模型准确率。测试显示,包括Gemma、Mistral等开源模型在内,TurboQuant最高可提升英伟达H100加速器性能约8倍。研究人员称,该技术还可优化大规模搜索引擎的向量检索能力。谷歌计划于4月在国际学习表征会议(ICLR 2026)上展示这一技术。

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