谷歌公開最新極限壓縮算法 TurboQuant破解內存瓶頸

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2026-03-27 10:45:47 鈦媒體APP

谷歌公開最新極限壓縮算法 TurboQuant破解內存瓶頸。破解算力問題，降低模型所需的存算空間，可以通過多種途徑實現(xiàn)，比如減少訓練或推理時的算力需求。稀疏化、量化、壓縮和蒸餾等方法都是常用手段。不同企業(yè)和研究機構會根據(jù)各自的需求選擇不同的策略。

以長上下文任務為例，過去兩年中，AI算法團隊提出了一種基于鍵值緩存（KV Cache）的分離架構設計，將預填充服務器與解碼服務器分開。這種設計在大batch size及隊列場景下需要更大的系統(tǒng)內存帶寬。許多推理任務的瓶頸在于內存帶寬。

谷歌最近發(fā)布了一項名為TurboQuant的算法，旨在解決大模型運行時的內存消耗問題。該技術的核心是讓AI在思考和回答問題時占用更少的工作內存，同時保持幾乎相同的智力水平，甚至速度更快。官方表示，TurboQuant的推出將帶來多項好處：百萬Token上下文成本顯著下降；向量數(shù)據(jù)庫領域更容易實現(xiàn)實時索引和亞毫秒查詢；邊緣AI領域中手機和嵌入式設備的上下文推理更加實際。此外，這項技術還可以擴展到多模態(tài)領域的向量壓縮。

TurboQuant的發(fā)布對存儲市場產(chǎn)生了影響。美股存儲板塊如美光科技、閃迪等公司股價應聲下跌。近年來，由于數(shù)據(jù)中心建設擴張需求激增，內存(RAM)、固態(tài)硬盤(SSD)和硬盤驅動器(HDD)等存儲產(chǎn)品出現(xiàn)供應短缺和價格上漲。市場反應表明，TurboQuant一旦廣泛應用，可能會顯著改變對未來AI推理服務器中內存容量規(guī)格的需求判斷，重塑相關硬件的成本曲線。

要理解TurboQuant的價值，需要了解大模型生成文本的過程。它們并不是一次性處理所有信息，而是逐字生成。在這個過程中，模型需要一個“臨時記事本”來記住之前的所有對話內容，避免重復計算。這個“記事本”即鍵值緩存（KV Cache）。隨著對話長度增加，KV Cache會迅速撐滿高性能內存，成為制約AI處理速度和推高運行成本的主要瓶頸。

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