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在这一背景下，3月26日消息，谷歌近日推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，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、Mistral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。此外，在英伟达H100加速器上的测试结果显示，与未量化的键向量相比，该算法最高可实现约8倍性能提升。研究人员也表示，这项技术的应用不局限于AI模型，还包括支撑大规模搜索引擎的向量检索能力。谷歌计划于4月的国际学习表征会议（ICLR 2026）上展示TurboQuant技术。
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