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。该算法在H100 GPU加速器上相较于未量化键值还实现了高达8倍的性能提升。 谷歌本周在X平台上宣传了这项研究,尽管该研究最初是在去年发布的。投资者可能担心这会减少超大规模数据中心运营商对内存的需求,从而压低同样用于智能手机和消费电子产品的元器件价格。 机构:市场可能存在误读 摩根士丹利在最新研报中表示,市场可能存在误读。该技术仅作用于推理阶段的键值缓存,不影响模型权重所占用的高带宽内存(
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)上正式亮相的论文“TurboQuant”。谷歌团队称,通过两项创新技术PolarQuant(极坐标量化)和QJL(量化JL变换),实现了在“零损失”前提下将KV Cache压缩至3-bit精度,内存占用缩小至少6倍。该算法在H100 GPU加速器上相较于未量化键值还实现了高达8倍的性能提升。 谷歌本周在X平台上宣传了这项研究,尽管该研究最初是在去年发布的。投资者可能担心这会减少超大规模数据中心
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