谷歌发布 TurboQuant：LLM KV Cache 压缩算法

谷歌推出的 TurboQuant 算法在不损失精度的情况下，显著降低了 LLM KV Cache 的内存占用并提升了推理速度。

谷歌发布的 TurboQuant 算法通过 PolarQuant（角度压缩）和 QJL（1 bit 纠错）技术，解决了传统向量量化中常数存储开销的问题。该算法在不损失精度的情况下，将 LLM 的 KV Cache 内存占用减少 6 倍，推理速度提升 8 倍，适用于向量数据库、推荐系统等多种场景。

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来源：AIGCLINK(@aigclink)

作者：AIGCLINK

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：2 分钟

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标签： TurboQuant, Google, LLM, KV Cache, 模型优化

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