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Google TurboQuant reduce seis veces el tamaño de los modelos grandes, lo que alivia la carga sobre la memoria
Los cuellos de botella en la memoria han sido durante mucho tiempo un importante obstáculo para el rendimiento en el proceso de razonamiento de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Cuando la IA procesa textos extensos o genera respuestas complejas, la caché KV (caché de clave-valor) —una forma de memoria de trabajo— se expande rápidamente, lo que provoca ralentizaciones o fallos del sistema. Para solucionar este problema, Google Research presentó el 26 de marzo de 2026 TurboQuant, una nueva tecnología de compresión de memoria para IA.
El avance clave de TurboQuant es su capacidad para reducir el uso de la memoria caché a una sexta parte de su tamaño original sin comprometer la precisión del modelo, al tiempo que ofrece un impresionante aumento de ocho veces en la velocidad de inferencia.
Superar el cuello de botella de la caché KV: memoria más inteligente, IA más rápida
TurboQuant representa un nuevo hito en la eficiencia operativa de la IA. Emplea un avanzado esquema de cuantificación vectorial que combina el método de cuantificación PolarQuant con el enfoque de optimización QJL. En rigurosas pruebas realizadas con modelos de código abierto tan populares como Gemma y Mistral, TurboQuant demostró una gran adaptabilidad, comprimiendo de forma eficiente las cachés de clave-valor a 3 bits sin necesidad de preentrenamiento ni ajuste fino. En la prueba de contexto largo «la aguja en el pajar», que simula escenarios realistas y complejos, TurboQuant logró una pérdida de precisión nula, lo que significa que, incluso tras una reducción significativa del tamaño, la IA conserva su inteligencia original y la precisión de la memoria.
Máxima eficiencia de hardware: aceleración de 8 veces en aceleradores H100
Más allá de la reducción de memoria, TurboQuant también destaca en la utilización del hardware. En los aceleradores GPU H100 de alto rendimiento, la versión de TurboQuant optimizada a 4 bits funciona 8 veces más rápido que la referencia no cuantificada de 32 bits.
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