首頁Google TurboQuant 將大型模型縮小至原大小的六分之一，緩解記憶體壓力
記憶體瓶頸長期以來一直是大型語言模型（LLMs）推理過程中的一大效能障礙。 當人工智慧處理冗長文本或生成複雜回應時，作為工作記憶的一種形式——KV 快取（Key-Value Cache）——會迅速擴張，進而導致系統變慢甚至當機。為解決此問題，Google Research 於 2026 年 3 月 26 日推出了名為 TurboQuant 的新型人工智慧記憶體壓縮技術。
TurboQuant 的關鍵突破在於，它能在不影響模型精準度的情況下，將快取記憶體的使用量削減至原始大小的六分之一，同時將推論速度提升八倍，表現令人驚艷。
突破 KV 快取瓶頸：更聰明的記憶體，更快速的人工智慧
TurboQuant 標誌著 AI 運作效率的全新里程碑。它採用了一種先進的向量量化方案，將 PolarQuant 量化方法與 QJL 優化方法相結合。 在針對 Gemma 和 Mistral 等熱門開源模型進行的嚴格測試中，TurboQuant 展現出強大的適應性，無需任何預訓練或微調，便能將鍵值快取高效壓縮至 3 位元。 在模擬真實且複雜情境的「大海撈針」長上下文測試中，TurboQuant 實現了零精度損失——這意味著即使經過大幅的體積縮減，AI 仍能保留其原始智慧與記憶準確性。
硬體效率巔峰：在 H100 加速器上實現 8 倍加速
除了記憶體減量之外，TurboQuant 在硬體利用率方面同樣表現出色。在高效能的 H100 GPU 加速器上，經過 4 位元優化的 TurboQuant 運行速度比未量化 32 位元基準模型快 8 倍。
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