谷歌推出压缩算法TurboQuant，宣称实现约6倍内存节省

谷歌推出一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。（财联社）

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