谷歌TurboQuant算法揭秘：AI推理内存无损压缩6倍，大模型落地成本有望大降

谷歌研究院发布TurboQuant压缩算法，直击大模型推理中内存消耗巨大的痛点。该技术能将最占显存的KV Cache压缩至少6倍且保持零精度损失，不仅提升了Gemini等大模型的运行效率，还能加速万亿级向量索引的语义搜索。尽管目前尚处实验室阶段，但TurboQuant证明了通过算法优化突破硬件物理极限的可能性，有望大幅降低大模型部署的显存门槛和运营成本。