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（源流：钛媒体APP）

破解算力问题，缩小模子所需的存算空间，有许多种道路，是减少老到时算力，如故减少理时算力？疏淡化、量化、压缩、蒸馏等技能，王人是法之。仅仅刻下鉴于不同法的势特征，各模子企业及策划机构王人会聘任不同的计策。

以长凹凸文任务为例，畴昔两年，AI算法团队曾提议要以键值缓存（KV Cache）为中心的分手架构想象，即凭证不同贪图特将预填充办事器与解码办事器分开，在大batch size及队伍场景下需要大的系统内存带宽。简而言之，关于许多理时任务来说，瓶颈在于内存带宽。

当天，谷歌发布了项名为TurboQuant的算法，这项本领旨在管制上述说起的问题：大模子开动时的内存消费。其中枢是让AI在念念考和回应问题时，占用少得多的职责内存，同期保握确实计划的才气水平，甚而速率快。

凭证官状貌，TurboQuant的出瞻望会带来多项利好：模子理面，百万Token凹凸文资本会明显下降；向量数据库域，容易作念到实时索引和亚毫秒查询；边际AI域，手机和镶嵌式开采的凹凸文理本质。此外，该念念路一样可扩展到多模态域的向量压缩。

事实上昆玉锚索钢绞线，就在该本领发布当日，好意思股存储板块如好意思光科技、闪迪等应声着落。连年来，内存(RAM)、固态硬盘(SSD)、硬盘驱动器(HDD)等存储居品受下流数据中心建树膨胀需求的激增，出现了段时辰的供应萧条及价钱。该商场响应不错暴露为，TurboQuant旦粗糙应用，或将显耀影响异日对AI理办事器中内存容量规格的需求判断，重塑关联硬件的资本弧线。

次序略TurboQuant的价值，先要剖析大模子在生成文本时是怎么职责的。它们并非次处理所有信息，而是像东说念主类阅读样，个字个字地生成。在这个历程中，钢绞线模子需要个“临时记事本”来记着之前所有对话的骨子，以重迭贪图。这个“记事本”在本领上被称为键值缓存（KV Cache）。但问题在于，对话越长，这个“记事本”就越厚，占用的内存就越多。以长文本为例，在处理长文档或复杂多轮对话时，KV Cache会赶紧撑满鲁莽的能内存，成为制约AI处理速率、开动资本的主要瓶颈。

TurboQuant诈欺了两个结算的核默算法：PolarQuant主压缩和QJL（量化Johnson-Lindenstrauss变换）残差修订，目标是压缩KV Cache中的向量。

步：PolarQuant——质料压缩

传统量化法访佛于用直角坐标系（东、北向）纪录个点的位置。TurboQuant的步，是PolarQuant，改用坐标（角度和距离）来状貌。策划发现，经过特定的数学变换（立时旋转）后，维向量的数值散布会变得特地规矩和采集，就像个固定的圆形网格。这么来，系统不错事先贪图好套的压缩码本，需针对每次对话进行复杂的校准，扫尾了在线实时压缩。这步用大部分比特对数据主体进行了质料压缩。

二步：QJL——摒除掩饰邪恶

步压缩后，会残留狭窄的邪恶。要是放任无论，在AI贪图留意力（即决定眷注对话中哪部安分容）时，这些邪恶会积累并致成果出现偏差。TurboQuant的二步更动在于，它用个名为QJL的法来处理这些残差。QJL的特色在于，它仅用1个比特（即个正负号）来表征残差，并与精度的原始查询向量结，终能扫尾偏的内积忖度。这意味着，尽管数据被大幅压缩，但AI在贪图“哪些信息报复”时，得回的成果已经是准确误的。

凭证谷歌官博客阐发，TurboQuant带来了接近表面限的能栽培：

TurboQuant大略以低的内存占用、近乎预处理时辰和的精度构建和查询大型向量索引。这使得谷歌领域的语义搜索速率快、率。天然，TurboQuant的意旨远不啻于项实验室阻挡。据博客所述，向量量化天然现在主要管制的是Gemini等模子中的KV-cash瓶颈，但该本领一样适用于需要在维向量数据库中进行海量搜索的场景（如当代语义搜索引擎）。

关联论文将在ICLR 2026和AISTATS 2026发表。

关勾通合：https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

关联论文结合：https://arxiv.org/pdf/2502.02617

（本文作家 | 杨丽，剪辑 | 杨林）

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